Commit e99f3efb by Eric Coissac

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......@@ -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)
......
......@@ -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
```
......
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