Discussion :

[yalehaire]

Bonjour,
Sauriez-vous comment réaliser dans R l'équivalent de cette fonction Excel?

Code :

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# donnees <- c(-0.97, 2.9, -0.9, -2.45, -3.53, -6.51,	-4.66, 4.34, -0.68, -1.67)
# fonction Excel 2010 : =TENDANCE(donnees)
# resultat = -1.01

Merci de votre aide.

[A. D.]

Bonjour,

Je ne connais pas la fonction "TENDANCE" d'Excel mais après une rapide recherche il semblerait qu'elle permette d'obtenir la "pente" des données dans le cas d'une régression linéaire. Du coup, la formule que vous donnez me parait bizarre : en effet, pour moi elle devrait contenir deux éléments, les valeurs Y et les valeurs X dans la formule : Y = a X + b (et la tendance/pente correspondrait au coefficient a).

Peut-être que quelqu'un qui s'y connait mieux en Excel que moi pourra vous éclairer plus amplement...

Sinon, pour les bases de la régression linéaire avec R, voir du côté de la fonction : ?lm.


Bonne continuation


Cordialement,


A.D.

[yalehaire]

Merci pour cette réponse rapide.
Je me doute en effet de la bizarrerie de ma formule sinon je pense que mes heures de recherche auraient été plus fructueuses mais excel s'en accommode. Si je fait afficher la formule sur le graphique ça me renvoie :
y = -0.0895x - 0.9207
Je n'ai pas la moindre idée de la manière dont il arrive à ce résultat mais ça marche pour ce que j'ai à faire.
Le problème de la fonction lm c'est qu'elle n'accepte une seule série de données.

Cordialement
Yal.

[Theta]

Le problème de la fonction lm c'est qu'elle n'accepte une seule série de données.

Que veut tu dire par là?
lm accepte plusieurs variables explicatives et si tu as plusieurs variables à expliquer tu peux faire une boucle ou un sapply.

[yalehaire]

Petit bug de saisie, il fallait lire "lm n'accepte pas une seule série". Et mon problème était d'obtenir la tendance d'une variable à expliquer sans variable explicative.
J'ai trouvé la solution, je ne sais pas si c'est très orthodoxe mais ça marche.
Si je reprends mon exemple :

Code :

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# donnees <- c(-0.97, 2.9, -0.9, -2.45, -3.53, -6.51,	-4.66, 4.34, -0.68, -1.67)
# il faut la considérer comme une série temporelle
# je crée ainsi la variable explicative qui manquait
t <- seq(1:10)
# et pour faire l'équivalent de la fonction TENDANCE d'excel
tendance <- predict(lm(donnees~t))
# tendance[1] donne le même resultat qu'excel

L'esprit est plus clair le matin après le café que le soir après l'apéro
Merci et bonne journée

Yal