Pondérations {rgrs}R Documentation

Traitement de données pondérées

Description

Fonctions permettant le calcul de moyennes (wtd.mean), variances (wtd.var), tris à plat et tableaux croisés (wtd.table) pour des variables pondérées.

Usage

wtd.mean(x, weights = NULL, normwt = "ignored", na.rm = TRUE) 
wtd.var(x, weights = NULL, normwt = FALSE, na.rm = TRUE) 
wtd.table(x, y = NULL, weights = NULL, normwt = FALSE, na.rm = TRUE) 

Arguments

x, y Vecteurs de données. Doit être numérique pour wtd.mean et wtd.var.
weights Vecteur des poids. Doit être de même longueur que x
normwt Normalisation des poids pour que les effectifs totaux pondérés soient les mêmes que les effectifs initiaux
na.rm Suppression des valeurs manquantes

Details

Si weights n'est pas fourni, les fonctions utilisent une pondération uniforme.

Value

Pour wtd.table, si un seul vecteur est fourni la fonction calcule le tri à plat pondéré de la variables. Si deux vecteurs sont passés en paramètres on obtient le tri croisé pondéré des deux variables.

Author(s)

Les fonctions wtd.mean et wtd.var sont des copies conformes des fonctions du même nom de l'extension Hmisc. Elles ont été développées par : Frank Harrell Department of Biostatistics Vanderbilt University School of Medicine f.harrell@vanderbilt.edu

Pour wtd.table : Julien Barnier <julien.barnier@ens-lsh.fr>

See Also

table, mean, var, wtd.table, wtd.quantile et l'extension survey

Examples


data(hdv2003)

mean(hdv2003$age)
wtd.mean(hdv2003$age, weights=hdv2003$poids)

table(hdv2003$sexe)
wtd.table(hdv2003$sexe, weights=hdv2003$poids)
wtd.table(hdv2003$sexe, weights=hdv2003$poids, normwt=TRUE)

table(hdv2003$sexe, hdv2003$hard.rock)
wtd.table(hdv2003$sexe, hdv2003$hard.rock, weights=hdv2003$poids)


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