Discussion :

[ladizboop]

Bonjour,
Je souhaiterais demander à R de sélectionner les points linéaires des courbes logarithmiques produites par mes données, car c'est le mode de traitement de données pratiqué dans ma branche.
Pourriez vous m'indiquer comment le réaliser ? Je n'ai absolument aucune idée de comment le faire non manuellement.
Merci d'avance,

[A. D.]

Bonjour,

Je n'ai pas la réponse à votre question, par contre, je vous conseille de poster un petit exemple de code reproductible pour montrer ce que vous faites et ce que vous cherchez à faire (par exemple comment vous le feriez "à la main"), cela pourra peut-être aider quelqu'un à mieux vous aider


Cordialement,


A.D.

[ladizboop]

Bonjour, et merci pour votre réponse.

Je voudrais automatiser la méthode mais je n'y arrive pas.
J'avais pensé à une boucle qui me ferait les régressions linéaires avec les premiers points (d'abord les 3 premiers puis les 4, et les 5 etc...). et qui comparerais les R² afin de sélectionner la droite la plus "droite" finalement. Le R² le plus haut.
J'ai donc écrit ce (début) de code :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for ( i in 3:6) {                                             #j'ai que 6 points sur mes droites
Y<-X[0:i] 
droite<-lm(inhib~Y)                                      #Je fais donc toutes les régressions qui correspondent
if(0.94 < summary(droite)$adj.r.squared)         #Je voudrais qu'il sélectionne le R² le plus haut (je ne sais pas comment le coder je met donc 0.94 en limite)
 
{select(droite)                                               #Je sélectionnerai la droite la plus juste
 
print(droite)} 
 
}

Sauf que les longueurs de mes variables sont différentes (le principe meme de ce que je veux faire...) mais cela renvoie une erreur.

[A. D.]

Bonjour,

Une piste pour la sélection du R² (à sûrement optimiser) :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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r2_old <- NULL
 
for (i in 3:6) {
 
    Y<-X[0:i] 
    droite<-lm(inhib~Y)    
 
    if(is.null(r2_old)) { # 1er passage dans la boucle
        r2_old <- summary(droite)$adj.r.squared 
        r2_new <- summary(droite)$adj.r.squared 
    } else {
        r2_new <- summary(droite)$adj.r.squared 
    }
 
    if(r2_old <= r2_new) {
 
        select(...)
 
        r2_old <- r2_new # à ne pas oublier !
 
    }
 
}

Sinon, à quel endroit du code se situe l'erreur que vous obtenez ? Pouvez-vous nous partager le message d'erreur rencontré ?
En effet, ne disposant pas de données sur lesquelles reproduire votre code, il est difficile de vous aider plus du coup...


Cordialement,


A.D.

[ladizboop]

Merci Beaucoup ! je vais tester de ce pas !
Je ne sais pas si je dois fournir mes données et mon script qui précède pour que cela vous aide ...

j'ai évolué vers un codes plus court avec toujours la même erreur

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for ( i in 3:6) {                                      #j'ai que 6 points sur mes droites
Y<-X[0:i]                                              #Je fais donc toutes les régressions qui correspondent
print(max(summary(lm(inhib~Y))$adj.r.squared))      #Je voudrais qu'il sélectionne le R² le plus haut (je ne sais pas comment le coder je met donc 0.94 en limite)
 
                                                                          #Je sélectionnerai la droite la plus juste
 
} 
 
Error in model.frame.default(formula = inhib ~ j, drop.unused.levels = TRUE) : 
  les longueurs des variables diffèrent (trouvé pour 'Y')

NB : Le message d'erreur s'affiche en fin de boucle, il est le même avec votre code.
Encore merci.

[A. D.]

Je ne sais pas si je dois fournir mes données et mon script qui précède pour que cela vous aide ...

Je demandais cela simplement pour essayer de mieux comprendre votre problématique.

Du coup, avec le message d'erreur, je dirais d'essayer de tester ceci (pour corriger les problèmes de dimension) :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for ( i in 3:6) {                                     
Y<-X[0:i]  
inhib_i <- inhib[0:i]                                   
print(max(summary(lm(inhib_i ~Y))$adj.r.squared)) 
 
...

HTH !


Cordialement,


A.D.

[ladizboop]

un grand merci !!! c'est top !