Création d'une fonction qui calcule les coeffs de corrélation et affiche des nuages de points

Bonjour. J'essaye d'écrire une fonction qui, étant donné un dataframe, renvoie les corrélations entre les colonnes (qui correspondent à des variables) et qui affiche les nuages de points pour chaque couple de variables.
J'ai écris une fonction mais il me renvoie un message d'erreur:

Code:

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fonction_correlations<-function(data_frame){ cat("Les coefficients de correlation entre les variables sont:","\n") cor(data_frame) n<-length(data_frame[1,]) for(i in 1:n-1) { for (j in i+1:n) { L1<-data_frame[,i] L2<-data_frame[,j] m=lm(L1 ~ L2) a=m$coefficient[1];b=m$coefficient[2] plot(data_frame[,i],data_frame[,j]) abline(a,b) } } }

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Ce à quoi il répond:

Code:

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1 2	Error in model.frame.default(formula = L1 ~ L2, drop.unused.levels = TRUE) : type (list) incorrect pour la variable 'L1'

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1) a quoi sert cor( data_frame) puisque le résultat n'est jamais utilisé ?
2) 1:n - 1 est équivalent à (1:n) - 1 [précédence des opérateurs classique dans tous les langages informatiques] ; il faut donc écrire 1:(n - 1);
3) i + 1:n est équivalent à i + (1:n) [même raison qu'en 2]
3) abline( m) fait la même chose que abline( a, b)
4) seul le dernier tracé sera visible puisque tous les tracés se font dans la même fenêtre.
5) il existe une fonction appelée coefficients pour récupérer les coefficients d'un modèle linéaire.
6) Il est préférable d'utiliser <- à = pour éviter certaines ambiguïtés car = est aussi utilisé pour définir les valeurs par défaut des argument d'une fonction ou la valeur de ces arguments lors de l'appel d'une fonction par nom.

Enfin un code plus compact serait par exemple, au défaut mentionné ci-dessus près:

Code:

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noms <- names( data_frame) combin <- combn( noms, 2) for( i in 1:ncol( combin) { plot( data_frame[,combin[2,i], data_frame[,combin[1,i]) abline( lm( data_frame[,combin[2,i] ~ data_frame[,combin[1,i])) }

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1) J'essayais désespérément (en vain) de faire afficher les coefficients de corrélations.
2) et 3) Voilà qui expliquent tout! Et moi qui, par moment, commençais à douter de la fiabilité du logiciel (pourtant j'ai cherché longtemps l'erreur...).
3 bis) Merci pour "l'astuce".
4) Pourtant, bien qu'il me renvoyait un message d'erreur, j'ai obtenu des résultats (dans une de mes tentatives) et il y avait bien plusieurs tracés.
5) Ce n'est pas celle que j'ai utilisé?
6) C'est noté!

Vous remerciant grandement.

Pour être sûr de forcer un affichage, il faut utiliser la fonction print. print( cor( data_frame)) affichera alors la matrice de corrélation. Mais il serait préférable d'afficher le coefficient de corrélation sur le graphique et/ou renvoyer la matrice comme retour de la fonction. Dans ce cas, cor( data_frame) doit être la dernière instruction de la fonction. En ce qui concerne le point 5, tu as utilisé le membre 'coefficients' du résultat de lm. Ce n'est pas faux, mais pour plus de généralités, il est préférable d'utiliser la fonction coefficients qui, appliquée au résultat de lm, renvoie le vecteur des coefficients [coefficients( lm( formule))]