Comment faire un excellent exemple reproductible R?

Pour créer un excellent exemple reproductible R, vous pouvez suivre les étapes suivantes :

1. Décrivez clairement le problème : expliquez le contexte du problème que vous voulez résoudre et ce que vous voulez montrer avec votre exemple. Cette description doit être concise et précise.
2. Chargez les packages : spécifiez les packages nécessaires pour reproduire votre exemple en utilisant la fonction library() ou require(). Assurez-vous d'inclure toutes les informations nécessaires sur la version de chaque package.
3. Données d’entrée : fournissez les données que vous utilisez dans votre exemple. Vous pouvez inclure des données fictives générées avec des fonctions comme data.frame(), matrix(), ou les charger à partir de fichiers en utilisant des fonctions comme read.csv().
4. Code R : écrivez votre code R, étape par étape, en expliquant ce que chaque ligne fait. Assurez-vous que votre code est concis, facile à comprendre et bien organisé.
5. Résultats : affichez les résultats de votre code en utilisant la fonction print(), summary(), plot(), etc. Incluez des commentaires pour expliquer les résultats.
6. Finalisation : assurez-vous que votre exemple est reproductible. Cela signifie que le code doit s’exécuter correctement en copiant-collant dans la console R de quelqu’un d’autre. Évitez d’utiliser des chemins de fichiers absolus ou des données qui dépendent de l’environnement local.

Voici un exemple de comment mettre tout cela en pratique :

# Description du problème
# Je veux montrer comment faire une régression linéaire simple en utilisant les données iris.

# Chargement des packages
library(datasets)
library(ggplot2)

# Données d'entrée
data(iris)
iris_sub <- iris[1:100, c(1,3,5)]  # Sous-ensemble des données iris

# Code R
fit <- lm(Sepal.Length ~ Petal.Width, data=iris_sub)  # Régression linéaire simple
summary(fit)  # Affiche les résultats de la régression
ggplot(iris_sub, aes(x=Petal.Width, y=Sepal.Length)) +  # Crée un graphique de dispersion avec la ligne de régression
  geom_point() + 
  geom_smooth(method="lm", se=FALSE, color="red") +
  labs(title="Relation entre Petal.Width et Sepal.Length", x="Largeur de pétale", y="Longueur de sépale")

# Résultats
# Le résumé de la régression montre que la pente est significativement différente de zéro (p < 0,001) et que le modèle explique environ 66% de la variance. Le graphique de dispersion avec la ligne de régression montre une relation linéaire claire entre la largeur de pétale et la longueur de sépale.

# Finalisation
# Ce code peut être exécuté en copiant-collant dans la console R de quelqu'un d'autre, car il ne dépend pas de fichiers externes ou d'autres dépendances externes.