Index des extensions

A

ade4

• Analyse des correspondances multiples (ACM)
• Classification ascendante hiérarchique (CAH)
• Données pondérées
• Extensions (installation, mise à jour)

apyramid

• Étendre ggplot2

B

base

• Analyse de survie
• Annotations mathématiques
• Comparaisons (moyennes et proportions)
• Conditions et comparaisons
• Définir un plan d’échantillonnage complexe avec survey
• Données pondérées
• Exemples de graphiques avancés
• Export de données
• Extensions (installation, mise à jour)
• Facteurs et vecteurs labellisés
• Formules
• Fusion de tables
• Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2
• Import de données
• Intervalles de confiance
• lattice : graphiques et formules
• Listes et Tableaux de données
• Manipulations avancées avec data.table
• Manipuler du texte avec stringr
• Manipuler les données avec dplyr
• Mettre en forme des nombres avec scales
• Organiser ses fichiers
• Où trouver de l’aide ?
• Premier contact
• Premier travail avec des données
• R Markdown : les rapports automatisés
• Recodage de variables
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale
• Sous-ensembles
• Statistique bivariée
• Statistique univariée
• Structures conditionnelles
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table
• Tris
• Vecteurs, indexation et assignation
• Vectorisation (dont purrr)
• Visualiser ses données

beepr

• Structures conditionnelles

breakDown

• Effets d’interaction dans un modèle

broom

• Analyse de survie
• Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2
• Modèles à effets aléatoires (modèles mixtes et GEE)
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale
• Tableaux statistiques avancés avec gtsummary

broom.helpers

• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale
• Tableaux statistiques avancés avec gtsummary

bstfun

• Tableaux statistiques avancés avec gtsummary

C

car

• Multicolinéarité dans la régression
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale

cartography

• Cartes

circlize

• Autres extensions graphiques

cleaner

• Recodage de variables

cluster

• Analyse de séquences
• Classification ascendante hiérarchique (CAH)

codebook

• Visualiser ses données

cowplot

• Combiner plusieurs graphiques
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale

coxme

• Quel type de modèles choisir ?

D

data.table

• Analyse de survie
• Fusion de tables
• Manipulations avancées avec data.table
• Manipuler les données avec dplyr
• Recodage de variables
• Réorganiser ses données avec tidyr
• Sous-ensembles
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table
• Tris
• Vectorisation (dont purrr)

DataExplorer

• Visualiser ses données

dataMaid

• Visualiser ses données

datasets

• lattice : graphiques et formules

DBI

• Import de données

dbplyr

• Import de données

dendextend

• Classification ascendante hiérarchique (CAH)

DescTools

• Intervalles de confiance

devtools

• Analyse des correspondances multiples (ACM)
• Classification ascendante hiérarchique (CAH)
• Combiner plusieurs graphiques
• Données pondérées
• Extensions (installation, mise à jour)
• Intervalles de confiance

DiagrammeR

• Autres extensions graphiques
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

distill

• R Markdown : les rapports automatisés

doBy

• Modèles à effets aléatoires (modèles mixtes et GEE)

doMC

• Vectorisation (dont purrr)

doSMP

• Vectorisation (dont purrr)

dplyr

• Analyse de survie
• Définir un plan d’échantillonnage complexe avec survey
• Données pondérées
• Extensions (installation, mise à jour)
• Facteurs et vecteurs labellisés
• Fonctions à fenêtre
• Formules
• Fusion de tables
• Import de données
• Introduction au tidyverse
• Listes et Tableaux de données
• Manipulations avancées avec data.table
• Manipuler du texte avec stringr
• Manipuler les données avec dplyr
• Recodage de variables
• Réorganiser ses données avec tidyr
• Scraping
• Sous-ensembles
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table
• Tris
• Vectorisation (dont purrr)
• Visualiser ses données

DT

• R Markdown : les rapports automatisés

dtplyr

• Manipulations avancées avec data.table
• Manipuler les données avec dplyr

E

ecdf

• Statistique univariée

effects

• Effets d’interaction dans un modèle
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale

epicontacts

• Autres extensions graphiques

esquisse

• ggplot2 et la grammaire des graphiques

explor

• Analyse des correspondances multiples (ACM)

extrafont

• Étendre ggplot2
• Exemples de graphiques avancés

F

factoextra

• Analyse des correspondances multiples (ACM)
• Classification ascendante hiérarchique (CAH)
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

FactoInvestigate

• Analyse des correspondances multiples (ACM)

FactoMineR

• Analyse des correspondances multiples (ACM)
• Classification ascendante hiérarchique (CAH)
• Données pondérées

factorextra

• Analyse des correspondances multiples (ACM)

Factoshiny

• Analyse des correspondances multiples (ACM)

fastcluster

• Classification ascendante hiérarchique (CAH)

feather

• Export de données

final_fit

• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale

finalfilt

• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale

finalfit

• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale

flextable

• R Markdown : les rapports automatisés
• Tableaux statistiques avancés avec gtsummary

forcats

• Exemples de graphiques avancés
• Extensions (installation, mise à jour)
• Introduction au tidyverse
• Manipuler du texte avec stringr
• Manipuler les données avec dplyr
• Recodage de variables
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale
• Tableaux statistiques avancés avec gtsummary
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

foreign

• Export de données
• Import de données

forestmodel

• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale

forestplot

• Tableaux statistiques avancés avec gtsummary

formattable

• R Markdown : les rapports automatisés

G

gapminder

• Étendre ggplot2
• Réorganiser ses données avec tidyr

GDAtools

• Analyse des correspondances multiples (ACM)
• Statistique bivariée

gee

• Modèles à effets aléatoires (modèles mixtes et GEE)
• Quel type de modèles choisir ?

geepack

• Modèles à effets aléatoires (modèles mixtes et GEE)
• Quel type de modèles choisir ?
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

ggalluvial

• Autres extensions graphiques

GGally

• Analyse de survie
• Autres extensions graphiques
• Classification ascendante hiérarchique (CAH)
• Effets d’interaction dans un modèle
• Exemples de graphiques avancés
• Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2
• Introduction à ggplot2, la grammaire des graphiques
• Les contrastes (codage des variables catégorielles dans un modèle)
• Mettre en forme des nombres avec scales
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale
• Tableaux statistiques avancés avec gtsummary
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

ggalt

• Étendre ggplot2
• Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2

gganimate

• Étendre ggplot2

ggcharts

• Étendre ggplot2

ggdendro

• Autres extensions graphiques
• Classification ascendante hiérarchique (CAH)

ggdist

• Étendre ggplot2

ggeffect

• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale

ggeffects

• Effets d’interaction dans un modèle
• Les contrastes (codage des variables catégorielles dans un modèle)
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

ggendro

• Autres extensions graphiques

ggforce

• Étendre ggplot2

ggfortify

• Introduction à ggplot2, la grammaire des graphiques

ggh4x

• Étendre ggplot2
• Exemples de graphiques avancés

gghalves

• Étendre ggplot2

gghighlight

• Étendre ggplot2

gghiglight

• Étendre ggplot2

ggmap

• Cartes
• Introduction à ggplot2, la grammaire des graphiques

ggmosaic

• Étendre ggplot2
• Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2

ggmulti

• Effets d’interaction dans un modèle

ggpirate

• Étendre ggplot2
• Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2

ggplot2

• Analyse de séquences
• Analyse de survie
• Analyse des correspondances multiples (ACM)
• Annotations mathématiques
• Autres extensions graphiques
• Cartes
• Classification ascendante hiérarchique (CAH)
• Combiner plusieurs graphiques
• Couleurs et Palettes
• Données pondérées
• Effets d’interaction dans un modèle
• Étendre ggplot2
• Exemples de graphiques avancés
• Export de graphiques
• Extensions (installation, mise à jour)
• Formules
• ggplot2 et la grammaire des graphiques
• Graphiques interactifs
• Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2
• Introduction à ggplot2, la grammaire des graphiques
• Introduction au tidyverse
• lattice : graphiques et formules
• Mettre en forme des nombres avec scales
• R Markdown : les rapports automatisés
• Recodage de variables
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale
• Réorganiser ses données avec tidyr
• Statistique bivariée
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

ggplotAssist

• ggplot2 et la grammaire des graphiques

ggpubr

• Autres extensions graphiques
• Étendre ggplot2

ggrepel

• Étendre ggplot2

ggridges

• Étendre ggplot2

ggsci

• Couleurs et Palettes

ggspatial

• Cartes

ggtext

• Étendre ggplot2

ggThemeAssist

• ggplot2 et la grammaire des graphiques

ggthemes

• Couleurs et Palettes
• Étendre ggplot2
• Exemples de graphiques avancés
• Introduction à ggplot2, la grammaire des graphiques

ggupset

• Étendre ggplot2

ggvis

• Graphiques interactifs
• Introduction à ggplot2, la grammaire des graphiques

gifski

• Étendre ggplot2

glmmTMB

• Quel type de modèles choisir ?

glmulti

• Effets d’interaction dans un modèle

glue

• Étendre ggplot2
• Manipuler du texte avec stringr

googlesheets

• Import de données

gpplot2

• Couleurs et Palettes

graphics

• Analyse des correspondances multiples (ACM)
• Comparaisons (moyennes et proportions)
• Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2
• Introduction à ggplot2, la grammaire des graphiques
• lattice : graphiques et formules
• Premier travail avec des données
• Statistique bivariée
• Statistique univariée

grDevices

• Annotations mathématiques
• Couleurs et Palettes
• Export de graphiques
• Statistique univariée

grid

• lattice : graphiques et formules

gridExtra

• Modèles à effets aléatoires (modèles mixtes et GEE)

gt

• Couleurs et Palettes
• R Markdown : les rapports automatisés
• Tableaux statistiques avancés avec gtsummary

gtExtras

• R Markdown : les rapports automatisés

gtsummary

• Classification ascendante hiérarchique (CAH)
• Comparaisons (moyennes et proportions)
• Données pondérées
• Effets d’interaction dans un modèle
• Formules
• Les contrastes (codage des variables catégorielles dans un modèle)
• Mettre en forme des nombres avec scales
• R Markdown : les rapports automatisés
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale
• Statistique bivariée
• Statistique univariée
• Tableaux statistiques avancés avec gtsummary
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

H

haven

• Analyse de survie
• Export de données
• Extensions (installation, mise à jour)
• Facteurs et vecteurs labellisés
• Import de données
• Recodage de variables

highcharter

• Autres extensions graphiques

Hmisc

• Facteurs et vecteurs labellisés
• Formules

hrbrthemes

• Couleurs et Palettes
• Étendre ggplot2

J

JLutils

• Analyse des correspondances multiples (ACM)
• Classification ascendante hiérarchique (CAH)
• Combiner plusieurs graphiques
• Intervalles de confiance
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

K

kableExtra

• R Markdown : les rapports automatisés
• Vectorisation (dont purrr)

khroma

• Couleurs et Palettes
• Exemples de graphiques avancés

knitr

• Fusion de tables
• R Markdown : les rapports automatisés
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale

L

laballed

• Facteurs et vecteurs labellisés

labelled

• Analyse de survie
• Effets d’interaction dans un modèle
• Facteurs et vecteurs labellisés
• Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2
• Import de données
• Listes et Tableaux de données
• Recodage de variables
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale
• Statistique univariée
• Tableaux statistiques avancés avec gtsummary
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table
• Visualiser ses données

lattice

• Formules
• Introduction à ggplot2, la grammaire des graphiques
• lattice : graphiques et formules
• Modèles à effets aléatoires (modèles mixtes et GEE)

latticeExtra

• lattice : graphiques et formules
• Modèles à effets aléatoires (modèles mixtes et GEE)

lcmm

• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

lemeon

• Combiner plusieurs graphiques

lemon

• Combiner plusieurs graphiques
• Étendre ggplot2
• Exemples de graphiques avancés

LexisPlotR

• Diagramme de Lexis

lme4

• Formules
• Modèles à effets aléatoires (modèles mixtes et GEE)
• Quel type de modèles choisir ?

lubridate

• Analyse de survie
• Calculer un âge
• Exemples de graphiques avancés
• Extensions (installation, mise à jour)
• Gestion des dates
• Import de données
• Scraping

M

magrittr

• Manipuler les données avec dplyr

mapsf

• Cartes

maptools

• Export de données
• Import de données

mapview

• Cartes

MASS

• Analyse des correspondances multiples (ACM)
• Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2
• Quel type de modèles choisir ?
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale
• Statistique bivariée

mctest

• Multicolinéarité dans la régression

memisc

• Facteurs et vecteurs labellisés

mlogit

• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale

mosaic

• Comparaisons (moyennes et proportions)

msm

• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

msSurv

• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

multgee

• Quel type de modèles choisir ?
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

N

networkD3

• Autres extensions graphiques

nlme

• Modèles à effets aléatoires (modèles mixtes et GEE)

nnet

• Quel type de modèles choisir ?
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

nycflights13

• Fusion de tables
• Manipuler les données avec dplyr
• Réorganiser ses données avec tidyr

O

openxlsx

• Export de données
• Import de données

ordinal

• Quel type de modèles choisir ?
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

P

packrat

• Organiser ses fichiers

paletteer

• Couleurs et Palettes

pander

• R Markdown : les rapports automatisés

patchwork

• Combiner plusieurs graphiques

phia

• Effets d’interaction dans un modèle

plotly

• Graphiques interactifs
• lattice : graphiques et formules

plyr

• Fusion de tables
• Vectorisation (dont purrr)

pointblank

• Visualiser ses données

printr

• R Markdown : les rapports automatisés

productplots

• Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2

progress

• Structures conditionnelles

pscl

• Quel type de modèles choisir ?

purrr

• Exemples de graphiques avancés
• Extensions (installation, mise à jour)
• Introduction au tidyverse
• Tableaux statistiques avancés avec gtsummary
• Vectorisation (dont purrr)

Q

question

• Statistique bivariée

questionr

• Analyse de séquences
• Analyse de survie
• Analyse des correspondances multiples (ACM)
• Classification ascendante hiérarchique (CAH)
• Comparaisons (moyennes et proportions)
• Conditions et comparaisons
• Données pondérées
• Effets d’interaction dans un modèle
• Exemples de graphiques avancés
• Facteurs et vecteurs labellisés
• Formules
• Fusion de tables
• Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2
• Import de données
• Intervalles de confiance
• Les contrastes (codage des variables catégorielles dans un modèle)
• Listes et Tableaux de données
• Multicolinéarité dans la régression
• Premier travail avec des données
• R Markdown : les rapports automatisés
• Recodage de variables
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale
• Réorganiser ses données avec tidyr
• Sous-ensembles
• Statistique bivariée
• Statistique univariée
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table
• Tris
• Visualiser ses données

R

raincloudplots

• Étendre ggplot2
• Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2

raster

• Analyse spatiale
• Import de données

RColorBrewer

• Analyse des correspondances multiples (ACM)
• Classification ascendante hiérarchique (CAH)
• Couleurs et Palettes
• Introduction à ggplot2, la grammaire des graphiques

reader

• Export de données

readr

• Export de données
• Extensions (installation, mise à jour)
• Formules
• Import de données
• Introduction à ggplot2, la grammaire des graphiques
• Introduction au tidyverse
• Scraping

readxl

• Exemples de graphiques avancés
• Extensions (installation, mise à jour)
• Import de données
• Introduction au tidyverse

reshape2

• Extensions (installation, mise à jour)

revealjs

• R Markdown : les rapports automatisés

riverplot

• Autres extensions graphiques

rmarkdown

• R Markdown : les rapports automatisés

rmdformats

• R Markdown : les rapports automatisés

rmdshower

• R Markdown : les rapports automatisés

RSQLite

• Import de données

rvest

• Scraping

S

sankeyNetwork

• Autres extensions graphiques

scales

• Étendre ggplot2
• Exemples de graphiques avancés
• Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2
• Mettre en forme des nombres avec scales
• Tableaux statistiques avancés avec gtsummary
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

seqhandbook

• Analyse de séquences
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

sf

• Analyse spatiale
• Cartes

sjPlot

• R Markdown : les rapports automatisés

sjstats

• Quel type de modèles choisir ?

skimr

• Visualiser ses données

sp

• Analyse spatiale
• Cartes
• Import de données

srvyr

• Définir un plan d’échantillonnage complexe avec survey
• Données pondérées
• Manipuler les données avec dplyr

stat

• Les contrastes (codage des variables catégorielles dans un modèle)

stats

• Analyse de séquences
• Analyse de survie
• Analyse des correspondances multiples (ACM)
• Classification ascendante hiérarchique (CAH)
• Comparaisons (moyennes et proportions)
• Données pondérées
• Effets d’interaction dans un modèle
• Exemples de graphiques avancés
• Formules
• Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2
• Intervalles de confiance
• lattice : graphiques et formules
• Les contrastes (codage des variables catégorielles dans un modèle)
• Manipulations avancées avec data.table
• Premier contact
• Premier travail avec des données
• Quel type de modèles choisir ?
• Recodage de variables
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale
• Statistique bivariée
• Statistique univariée
• Tableaux statistiques avancés avec gtsummary

stringi

• Manipuler du texte avec stringr

stringr

• Analyse de séquences
• Expressions régulières
• Extensions (installation, mise à jour)
• Introduction au tidyverse
• Manipuler du texte avec stringr
• Scraping
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

survey

• Analyse de survie
• Comparaisons (moyennes et proportions)
• Définir un plan d’échantillonnage complexe avec survey
• Données pondérées
• Intervalles de confiance
• Manipuler les données avec dplyr
• Quel type de modèles choisir ?
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale
• Tableaux statistiques avancés avec gtsummary

survival

• Analyse de survie
• Quel type de modèles choisir ?
• Tableaux statistiques avancés avec gtsummary
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

survminer

• Analyse de survie

svrepmisc

• Quel type de modèles choisir ?
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale

svyVGAM

• Quel type de modèles choisir ?

T

tables

• R Markdown : les rapports automatisés

tibble

• Extensions (installation, mise à jour)
• Introduction au tidyverse
• Listes et Tableaux de données
• Manipulations avancées avec data.table
• Manipuler les données avec dplyr
• Tableaux statistiques avancés avec gtsummary
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Vectorisation (dont purrr)
• Visualiser ses données

tidyr

• Analyse de séquences
• Exemples de graphiques avancés
• Extensions (installation, mise à jour)
• Introduction au tidyverse
• Manipuler du texte avec stringr
• Réorganiser ses données avec tidyr
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table
• Vectorisation (dont purrr)

tidyselect

• Réorganiser ses données avec tidyr
• Tableaux statistiques avancés avec gtsummary

tidyverse

• Autres extensions graphiques
• Étendre ggplot2
• Exemples de graphiques avancés
• Extensions (installation, mise à jour)
• Fusion de tables
• Introduction au tidyverse
• Les contrastes (codage des variables catégorielles dans un modèle)
• Manipuler du texte avec stringr
• Manipuler les données avec dplyr
• Recodage de variables
• Réorganiser ses données avec tidyr
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

tmap

• Cartes

TraMineR

• Analyse de séquences
• Classification ascendante hiérarchique (CAH)
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

TraMineRextras

• Analyse de séquences

U

utils

• Conditions et comparaisons
• Exemples de graphiques avancés
• Export de données
• Extensions (installation, mise à jour)
• Formules
• Import de données
• Installation de R et RStudio
• Introduction à ggplot2, la grammaire des graphiques
• Listes et Tableaux de données
• Où trouver de l’aide ?
• Premier contact
• Premier travail avec des données
• Statistique univariée
• Structures conditionnelles
• Visualiser ses données

V

vcd

• Statistique bivariée

VGAM

• Quel type de modèles choisir ?
• Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale

viridis

• Autres extensions graphiques
• Couleurs et Palettes
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

W

waffle

• Étendre ggplot2

WeightedCluster

• Analyse de séquences
• Classification ascendante hiérarchique (CAH)
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales
• Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales avec data.table

X

xlsx

• Export de données
• Import de données

xtable

• R Markdown : les rapports automatisés

Y

yarr

• Statistique bivariée

yarrr

• Statistique bivariée