Un dernier exemple sont des fonctions que vous pouvez utiliser pour générer des modèles linéaires généralisés (GLM). Dans R, vous pouvez faire usage de la fonction GLM () pour ce faire. Il est probablement un peu vieux, mais aussi ici vous utilisez la formule et les arguments de données: tous ces opérateurs sont vraiment cool, mais que faire si vous voulez réellement effectuer une opération arithmétique? Supposons que vous souhaitiez inclure x et x ^ 2 dans votre modèle. Dans de tels cas, vous pourriez vous sentir tenté d`écrire la formule suivante: y ~ x + x ^ 2. Si vous êtes derrière un filtre Web, assurez-vous que les domaines *. kastatic.org et *. kasandbox.org sont débloqués. Cette dernière ligne de code indique réellement à R de calculer les valeurs de x ^ 2 avant d`utiliser la formule. Notez également que vous pouvez utiliser l`opérateur “as-is” pour faire escale une variable pour un modèle; Il vous suffit d`envelopper le nom de la variable pertinente dans I (): presque tous les objets ont des attributs attachés à eux dans R. Par exemple, vous savez peut-être déjà que les matrices et les tableaux sont simplement des vecteurs avec l`attribut Dim et éventuellement des dimnames attachés au vecteur. Les attributs sont utilisés pour implémenter la structure de classe utilisée dans R. En tant que langage de programmation orienté objet, le concept des classes, ainsi que les méthodes, y est essentiel. Une classe est une définition d`un objet.

Il définit les informations que l`objet contient et comment cet objet peut être utilisé. Un autre exemple de fonctions de modélisation et la présence de formules est NLS (), que vous utiliserait pour créer des modèles non linéaires: il existe une méthode de formule pour les blocs de données. Lorsqu`il y a un attribut «Terms» avec une formule, par exemple, pour un Model. Frame (), cette formule est retournée. Si vous souhaitez le comportement précédent (R < = 3.5. x), utilisez le DF2formula auxiliaire () qui ne considère pas un attribut "Terms". Sinon, s`il n`y a qu`une seule colonne, cela forme le RHS avec un LHS vide. Pour plus de colonnes, la première colonne est le LHS de la formule et les colonnes restantes séparées par + forment le RHS. Maintenant que vous en savez plus sur le «quoi» et le «pourquoi» de ces objets R spéciaux, il est temps d`apprendre comment vous pouvez utiliser des formules basiques et plus complexes! Dans cette section, vous verrez non seulement comment vous pouvez créer et concaténer des formules de base, mais vous découvrirez également comment vous pouvez construire des éléments plus complexes avec l`aide d`opérateurs.

Vous voulez en savoir plus sur ggplot2? Jetez un oeil à ce cours ou consultez la documentation. En plus de + et:, un certain nombre d`autres opérateurs sont utiles dans les formules de modèle. L`opérateur * désigne le croisement de facteurs: a * b interprété comme a + b + a:b. l`opérateur ^ indique un croisement au degré spécifié. Par exemple (a + b + c) ^ 2 est identique à (a + b + c) * (a + b + c) qui à son tour se développe en une formule contenant les principaux effets pour a, b et c ainsi que leurs interactions de second ordre. L`opérateur% in% indique que les termes de sa gauche sont imbriqués dans ceux de droite. Par exemple a + b% dans% a se développe à la formule a + a:b. l`opérateur supprime les termes spécifiés, de sorte que (a + b + c) ^ 2-a:b est identique à a + b + c + b:c + a:c. il peut également utiliser pour supprimer le terme d`interception : lors du montage d`un modèle linéaire y ~ x-1 spécifie une ligne à travers l`origine. Un modèle sans interception peut également être spécifié comme y ~ x + 0 ou y ~ 0 + x. Pour les modèles à effets mixtes linéaires, qui vous permettent de modéliser des effets aléatoires pour tenir compte des variations qui résultent de facteurs tels que les différences d`observateur, vous pouvez utiliser le package nLME avec la fonction LME (). Ici aussi, vous voyez que la formule est le premier argument que vous devez fournir à la fonction de modélisation, et il y a aussi un argument de données! Cela explique pourquoi les formules sont utilisées à l`intérieur des appels de fonction pour générer un «comportement spécial»: elles vous permettent de capturer les valeurs des variables sans les évaluer afin qu`elles puissent être interprétées par la fonction.