Discussion :

[foxley_gravity]

Bonjour, j'ai encore un petit problème sur mon analyse de stat : Je dois essayer de relier une variable qualitative qui prend 5 modalités par 2 autres variables quantitatives et j'arrive à un message Error: subscript out of bounds
merci de votre aide (encore)

Code :

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z=read.table("ordre2.txt",header=TRUE)
y=read.table("repartition_gain.txt",header=TRUE)
 
 
attach(Z)
attach(y)
 
library(FactoMineR)
library(MASS)
library(e1071)
library(nnet)
 
 
 
 
attach(z)
Z=data.frame(z)
S=cor(z)
u=eigen(S)
 
cumsum(u$values)/sum(u$values)
plot(u$values)
pca=PCA(z)
 
pca$ind
pca$ind$cos2
 
pca$var$contrib
pca$ind$contrib
 
 
 
E=kmeans(z,5)
S=E$cluster
T=class.ind(S)
 
 
n=3853
x<- cbind(gain,taille)
xs <-data.frame(scale(x, center =TRUE, scale=TRUE))
samp <- c(sample(1:n,1626))
 
 
 
 
# classif par modéle logistique
logis<- multinom(T~.,data=xs, subset= samp) # quand pas de lois défini, la lois pas défaut est la lois gaussienne
 
applog <- predict(logis,xs[samp,], type = "class")
table(C[samp], applog)
 
testlog <- predict(logis,xs[-samp,], type = "class")
table(C[-samp], testlog)

et je ne comprends pas le message d'erreur suivant

Code :

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> logis<- multinom(T~.,data=xs, subset= samp) # quand pas de lois défini, la lois pas défaut est la lois gaussienne
Error: subscript out of bounds
> 
> applog <- predict(logis,xs[samp,], type = "class")
> table(C[samp], applog)
Error in C[samp] : object of type 'closure' is not subsettable
> 
> testlog <- predict(logis,xs[-samp,], type = "class")
> table(C[-samp], testlog)
Error in C[-samp] : object of type 'closure' is not subsettable
> 
> 
>

[arm3366]

Code :

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# classif par modéle logistique
logis<- multinom(T~.,data=xs, subset= samp) # quand pas de lois défini, la lois pas défaut est la lois gaussienne

est ce la fonction multinom existe, essai plutot

Code :

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rmultinom(n, size, prob)

ou dans R

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

?multinom

[foxley_gravity]

Re bonjour

J'ai oublié que là où je travaille, le logiciel R ne peut pas télécharger des packages automatiquement ( obligé de le faire à la main ), et je crois que l'aide ne fonctionne pas.


Ce matin, en tapant exactement les mêmes codes, il me semble que la fonction multinom a marché ... mais pas le reste.
Merci de votre aide

Code :

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> logis<- multinom(T~.,data=xs, subset= samp) # quand pas de lois défini, la lois pas défaut est la lois gaussienne
 
 
# weights:  20 (12 variable)
initial  value 2616.946046 
iter  10 value 2472.658676
final  value 2466.673508 
converged
 
 
 
> applog <- predict(logis,xs[samp,], type = "class")
> table(C[samp], applog)
Error in C[samp] : object of type 'closure' is not subsettable
> testlog <- predict(logis,xs[-samp,], type = "class")
> table(C[-samp], testlog)
Error in C[-samp] : object of type 'closure' is not subsettable
> 
> rmultinom(n, size, prob)
Error in rmultinom(n, size, prob) : object 'size' not found
> ?multinom
starting httpd help server ...Error: unable to create socket
>

[A. D.]

Bonjour,

Tout d'abord, concernant votre problème de code, il nous est fortement difficile d'essayer de vous aider dans la mesure où nous ne savons pas à quoi ressemble vos données ni ce que vous souhaitez faire précisément (vous pourriez par exemple commenter votre code).

Sinon, concernant votre problème d'installation de packages, avez-vous essayer ceci ?

Code :

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install.packages("monpackage",dependencies=TRUE)

Si oui et que cela ne fonctionne pas, vous pouvez essayer d'installer "manuellement" un package. Pour cela, voir l'aide sur le site du cran (point 5.2 de la FAQ notamment). De plus, bien faire attention que le package que vous essayez d'installer est compatible avec votre version de R (sinon il faut soit mettre votre version de R à jour, soit récupérer une ancienne version du package, si elle existe, dans les archives du cran).

Bonne continuation


Cordialement,

A.D.

[foxley_gravity]

Le problème vient que je travaille dans une entreprise où la sécurité internet est assez stricte ... j'ai réussi à le faire manuellement ...donc pas de problème

Désolé pour l'autre point, je vais détailler mes jeux de données :

répartition_gain : 2 colonnes (- quantitatives), 3852 lignes (individus)

ordre 2 : 3 colonnes (quantitatives) , 3852 individus

Ce que je veux faire : l'ACP ( avec le cluster ) m'a permis de faire une classification d'individus en 4 groupes ( ou plus ..)
Ensuite, par des méthodes de type R.N ... je voudrais décrire précisément ces classes :
essayer d'expliquer une variable qualitative ( 4 modalités = les classes 1,2,3,4) par mes 2 variables quantitatives du départ ( celle répartition gain) pour essayer de trouver quelles sont les variables qui influencent le plus chaque classe.

Merci pour l'aide
Laurent

[arm3366]

Je ne sais pas comment fonctionne le réseau des neurones, mais l'AFC est efficace pour l’étude de variables qualitatives, peut-être que tu pourrais y jeter un coup d’œil