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correc import lascaux2 from ade4

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......@@ -18,6 +18,7 @@ image: rocker/verse:4.0.3
- Rscript -e "install.packages(c('tidyverse'), repos='https://cloud.r-project.org')"
- Rscript -e "install.packages(c('cowplot'), repos='https://cloud.r-project.org')"
- Rscript -e "install.packages(c('car'), repos='https://cloud.r-project.org')"
- Rscript -e "install.packages(c('ade4'), repos='https://cloud.r-project.org')"
- Rscript -e "bookdown::render_book('index.Rmd', 'all', output_dir = 'public')"
artifacts:
paths:
......
# Modèle linéaire {#ModLin}
```{r, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, warning=FALSE, message=FALSE, cache=FALSE,eval=TRUE)
library(knitr)
options(width=80)
library(ggplot2)
```
**Exemple de la truite commune dans les cours d'eau du bassin pyrénéen méditerranéen:**
Dans ce chapitre nous utiliserons l'exemple suivant, constitué de données issues de la thèse de doctorat en sciences agronomiques de J.M. Lascaux, soutenue en 1996 et intitulée \textit{Analyse de la variabilité morphologique de la truite commune (Salmo trutta L.) dans les cours d'eau du bassin pyrénéen méditerranéen}. Une description détaillée des données à disposition se trouve dans le document URL http://pbil.univ-lyon1.fr/R/pdf/pps022.pdf.Nous disposons, pour chacune des 306 truites communes de la base de données:* Le **nom de la rivière** dans laquelle elle a été capturée (12 rivières en tout).
* Son **sexe**.
* De **5 variables méristiques**: nombre de rayons à la dorsale, nombre de rayons de la nageaoire anale, nombre de rayons de la nageoire pelvienne gauche, nombre de rayons de la nageaoire pectorale gauche, nombre de caeca pyloriques.
* De **15 variables de coloration de la robe**. Par exemple, nombre de points rouges avant l'aplomb de la dorsale, nombre de points noirs avant l'aplomb de la dorsale, nombre de points rouges après l'aplomb de l'anale,...
* Du **type génétique**: ce typage génétique est basé sur 6 marqueurs allozymiques diagnostiques des populations de truites méditerranéenne (sauvages) et atlantiques (domestiques). La variable donne le nombre d'allèles méditerranéens (ancestraux) possédés par le poisson pour les trois systèmes enzymatiques. 0 indique un poisson assimilé à un homozygote atlantique (domestique) et 6 indique un poisson assimilé à un homozygote méditerranéen (sauvage).
* De **37 variables morphométriques**. Par exemple, longueur standard, longueur préorbitale, hauteur de la tête (en passant par au milieu de l'orbite), hauteur de la dorsale, longueur de la caudale, hauteur du corps au niveau du pédoncule caudal,...
* De **15 variables décrivant la photographie de la truite**. Par exemple, couleurs des flancs du poisson (brun jaune, gris, blanc argenté), ou encore frange de la dorsale (pas de frange, frange blanche, frange blanche et noire).
En particulier, nous nous intéresserons dans ce cours à la variable *nombre de caeca pyloriques* (les caeca pyloriques sont des évaginations de l'intestin antérieur, rencontrés en nombre variable chez de nombreux poissons). En effet, ce nombre est fréquemment utilisé comme un critère taxonomique, et il nécessite de tuer la truite pour l'obtenir. D'où l'intérêt d'en avoir une estimation à partir de variables morphométriques, méristiques, de coloration ou encore de description.
Les données se trouvent dans le package `ade4`. Les variables qui nous intéressent sont réparties dans différentes `data.frame`, on les met toutes dans une même `data.frame` appelée `lascaux2`.
```{r lascaux, message=FALSE, warning=FALSE}
library(ade4)
data(lascaux)
library(tidyverse)
riv <- as.data.frame(lascaux$riv)
colnames(riv) <- c("riv")
sex <- as.data.frame(lascaux$sex)
colnames(sex) <- c("sex")
gen <- as.data.frame(lascaux$gen)
colnames(gen) <- c("gen")
lascaux2 <- bind_cols(lascaux$meris,lascaux$morpho,lascaux$ornem,
lascaux$colo,riv,sex,gen)
```
## Régression linéaire simple
### Modèle
......
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