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julienleroux5/ExploratR

 
 

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Description

Outil interactif d'exploration statistique uni- bi- tri- et multi-variée avec R.

License

GNU GPLv3

Citation

Commenges H. ExploratR : outil interactif d'exploration statistique uni- bi- tri- et multi-variée avec R, UMR 8504 Géographie-cités.


Utilisation

Entrées et sorties

En entrée l'utilisateur peut travailler sur les données d'exemple ou bien télécharger (upload) son propre tableau. Plusieurs analyses proposent l'option d'enregistrer des résultats dans le tableau initial : résidus d'une régression linéaire ou coordonnées factorielles issues d'une analyse en composantes principales. Ces nouvelles variables peuvent être ré-utilisées dans l'analyse et l'utilisateur peut aussi télécharger (download) son tableau enrichi.

Les téléchargements (download) sont segmentés par type d'analyse : téléchargement d'un nuage de points et des coefficients de régression sur l'onglet Régression, téléchargement des graphiques et des calculs sur l'onglet Analyse factorielle, etc.

Données

Fait apparaître l'ensemble du tableau à explorer, tableau qui permet de faire des recherches et des tris. L'utilisateur peut travailler sur les données d'exemple ou bien charger son propre tableau au format CSV.

Univarié

Résumés numériques et graphiques pour l'exporation d'une variable quantitative ou qualitative.

Bivarié

Résumés numériques et graphiques pour l'exporation d'une variable quantitative ou qualitative.

Trivarié

Résumés numériques et graphiques pour l'exporation d'une variable quantitative ou qualitative.

Multivarié

Deux types d'analyses sont disponibles : régression linéaire multiple et analyse en composantes principales normée. Pour l'ACP seuls les quatre premiers facteurs sont conservés.

Cartographie

Possibilité d'afficher une carte choroplèthe à partir des variables du tableau. Dans le futur l'utilisateur pourra charger son propre fichier spatial et d'aures affichages seront disponibles (palettes de couleurs, symboles proportionnels, etc.).

About

Explore uni- bi- and multivariate data with R

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