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NAMESPACE

@@ -9,6 +9,7 @@ S3method(anova,pm)
 S3method(as.list,procmod.frame)
 S3method(as.procmod.frame,array)
 S3method(as.procmod.frame,list)
+S3method(as.procmod.frame,pm)
 S3method(as.procmod.frame,procmod.frame)
 S3method(deviance,pm)
 S3method(dim,procmod.frame)
@@ -21,6 +22,7 @@ S3method(print,pm)
 S3method(residuals,pm)
 S3method(subset,procmod.frame)
 export(as.procmod.frame)
+export(is.pm)
 export(is.procmod.frame)
 export(mcor)
 export(mcor.partial)

vignettes/ProcMod.Rmd

@@ -19,6 +19,32 @@ knitr::opts_knit$set(
 )
 ```
 
+## TODO
+
+  - interactions
+    On fait la rotation des tableau sur Y puis on multiplie terme à terme les
+    deux tableau après rotation et on introduit le nouveau tableau comme une 
+    variable suplementaire
+  - VIF selection tableau non corrélés
+  - pmm proc model mixte avec les facteurs
+  - virer l'intersept
+  - partitioner un tableau explicatif en sous-tableau
+  - connecter avec glasso
+  - connecter avec path analysis (lavaan)
+  - test randomisation anova
+  - test rendomisation coeficients
+
+## interrogation : 
+
+  Quid des pentes négative alors que les cov sont > 0
+  --> Forcer à 0 les pentes négatives avec un warning 
+      pour prévenir l'utilisateur
+  
+## Idéee de présentation du papier
+
+  -> partir du procruste, proposer de lénéralisé à K tableau et montrer que c'est un cas particulier de l'analyse de coinertie. Apport supplementaire avec la partition de variance....
+  -> tableau de var/cov donc de corrélation --> corrélation partiel --> réseaux
+
 ## Mathematic principles
 
 ## Estimation des coefficients lors d'une régression linéaire multiple (2 variables)
@@ -580,7 +606,8 @@ partition
 ```
 
 ```{r}
-soil.pm = pm( soil ~ bac + euk + climat +  geo,data=data)
+data$`geohist`=cbind(data$geo,data$hist)
+soil.pm = pm( bac ~ soil + climat ,data=data)
 soil.pm
 ```