sciviews / probability_density_plot

Réflexion sur les graphiques de densité de probabilité

Graphiques associés aux distributions courantes en biologie

Préambule

Ce projet a pour objectif de centraliser une réflexion lié aux graphiques associées aux distributions courantes en biologie (http://biodatascience-course.sciviews.org/sdd-umons/lois-de-distributions.html)

Contexte

Après quelques recherches, j’ai trouvé des instructions comme présentée ci-dessous. Il faut donc un peu moins de 10 lignes de codes afin de produire la graphique de la distribution du chi².

# Chi-square distribution (density probability) with parameter:
.df <- 5 # Degree of freedom .df
.col <- 1; .add <- FALSE # Plot parameters
.x <- seq(0, qchisq(0.999, df = .df), l = 1000)  # Quantiles
.d <- function (x) dchisq(x, df = .df)           # Distribution function
.q <- function (p) qchisq(p, df = .df)           # Quantile for lower-tail prob
.label <- bquote(paste(chi^2,(.(.df))))          # Curve parameters
curve(.d(x), xlim = range(.x), xaxs = "i", n = 1000, col = .col,
  add = .add, xlab = "Quantiles", ylab = "Probability density") # Curve
abline(h = 0, col = "gray") # Baseline

Ensuite, j’ai trouvé le package webr qui permet de représenter le graphique associé à la distribution lié à un test statistique.

Voici un exemple proposé dans la vigentte de ce package.

# Ce package n'est pas dans la machine virtuelle mais il peut être facillement installé avec l'instruction suivante
#install.packages("webr")
#
require(moonBook)

## Loading required package: moonBook

require(webr)

## Loading required package: webr

 # chi-squared test
 x <- chisq.test(table(acs$sex, acs$DM))
 x

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  table(acs$sex, acs$DM)
## X-squared = 3.1296, df = 1, p-value = 0.07688

 plot(x)

La problématique avec ce package est que la réalisation du graphique de la distribution n’est disponible que pour l’objet htest dans le cas cité ci-dessus.

Je souhaiterai avoir à ma disposition un outil qui permet de réaliser les graphiques de distributions en précisant par exemple uniquement la distribution, le nombre de degré de liberté,…

La suite de la réflexion se trouve dans le dossier notebook de ce projet.

Réflexion

dir_tree(path = "notebook", recurse = F, glob = "*.Rmd")

## notebook
## ├── 01_pdp.Rmd
## ├── 02_pdp.Rmd
## ├── 03_pdp.Rmd
## └── 04_pdp.Rmd

01_pdp.Rmd

Ce fichier contient un premier tour d’horizon de la problématique ainsi que les quelques propositions de solutions.

Ce début de projet est présenté lors de la réunion du 16 janvier 2020 dans le cadre des séminaires du service d’Ecologie Numérique des Milieux Aquatiques (ECONUM).

02_pdp.Rmd

Suite à la réunion du 16 janvier 2020, il est décidé de s’orienter vers les objet R6 pour résoudre cette problématique.

Ce document tente de comprendre et de maitriser les objet R6 dans R.

03_pdp.Rmd

Suite aux recherches effectuées sur les R6 OOP, le package distr6 est trouvé. Il propose des outils assez similaire à ce que l’on souhaite réaliser.

La fonction plot() propose de réaliser des graphiques en R de base pour visualiser chaque distribution.

Note

Ce dépôt rentre dans le cadre des recherches liées à l’organisation SciViews.

Pour en apprendre plus, visitez http://www.sciviews.org

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Ce dépôt rentre dans le cadre des recherches liées aux cours de sciences des données biologique de l’UMONS.

Pour en apprendre plus, visitez https://github.com/BioDataScience-Course

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