Reilly, Huff et Stewart : le package SpatialPosition

Les modèles d’interaction spatiale sont utilisés pour décrire-expliquer-prévoir les interactions entre les lieux. On distingue deux grandes familles de modèles selon le produit de l’interaction auquel on s’intéresse : l’interaction peut être saisie à travers des flux entre les lieux (flux de personnes, de marchandises, de richesse, d’information , etc.) ; l’interaction peut aussi être saisie à travers l’influence exercée par un lieu sur tous les autres (aire de marché d’un commerce, aire d’influence d’une ville, etc.). Ce second type est désigné par le terme de modèle de position. Le nouveau package SpatialPosition permet de calculer et de visualiser les résultats de ces modèles de positions : modèle de Reilly, modèle de Huff et modèle de Stewart (potentiels de population).

Le package SpatialPosition est développé par Timothée Giraud (UMS RIATE), Hadrien Commenges (UMR Géographie-cités) et Joël Boulier (UMR Géographie-cités). Il est disponible sur le CRAN. Pour plus d’information et de ressources sur ce type de modèles, voir la vignette associée au package.

RStudio : sa vie, son oeuvre, ses ressources

RStudio est un environnement de développement (IDE) conçu spécialement pour R, à ne pas confondre avec les interfaces graphiques (GUI) de type R commander qui proposent de travailler en cliquant et non en codant. C’est un logiciel récent – la première version date de 2011 – qui a progressivement transformé la façon d’utiliser R. De nombreux utilisateurs ont du mal à imaginer le travail sur R sans cet IDE. L’équipe de RStudio s’est étoffée au cours du temps en intégrant des poids lourds de la communauté R, Hadley Wickham en particulier.

Fonctionnalités de RStudio

RStudio se développe à un rythme soutenu, intégrant sans cesse de nouvelles fonctionnalités. Actuellement (version 98.1103), on peut souligner les fonctionnalités suivantes :

  • intégration du code et du texte (dynamic documents) avec knitr : documents de type RMarkdown ou RSweave. Le document dynamique permet de faire un document tout-en-un incluant des contenus textuels, des blocs de code, des résultats numériques et des résultats graphiques. Plusieurs formats sont possibles : HTML, pdf ou docx. Ces développements récents sont liés à l’arrivée de Yihui Xie, créateur du package knitr, dans l’équipe de RStudio.
  • développement et appel de fonctions écrites en C++ dans R.
  • ensemble de raccourcis claviers très utiles pour cliquer le moins possible. La liste des raccourcis s’affiche en tapant Alt + Shift + k, ces raccourcis ne sont pas personnalisables pour le moment.
  • l’autocomplétion des noms d’objets avec la touche Tab, qui s’affine au cours du temps.
  • ensemble de fonctionnalités pour se repérer dans le code, pour y naviguer, pour rechercher, remplacer, sourcer, etc.
  • création et gestion de projets (RProj) permettant de sauver et de récupérer à chaque session l’espace de travail corespondant au projet. La gestion des répertoires avec setwd() et getwd()n’est plus nécessaire lorsqu’on travaille avec un projet, le chemin (path) vers les fichiers commence là où se trouve le fichier RProj.
  • création de packages : RStudio inclut maintenant plusieurs aides à la création de packages. Lorsqu’on crée un fichier projet (RProj), il faut déclarer qu’il s’agit d’un projet de package.
  • intégration de Git dans l’interface RStudio, pour travailler en contrôle de version avec Git et GitHub. Justement, le logiciel RStudio a été développé de façon collaborative sur la plateforme GitHub.

Autres produits développés par l’équipe RStudio

Le premier produit de l’équipe RStudio est l’IDE du même nom (RStudio Desktop). D’autres produits et services existent maintenant, en particulier RStudio Server à installer sur un serveur pour profiter des capacités de calcul et de mémoire supérieures aux ordinateurs de bureau ; et plusieurs projets liés au package shiny pour la conception d’applications interactives avec R, HTML et JavaScript (shiny server et shinyapps.io).

Ressources pour l’apprentissage

Enfin, RStudio propose un ensemble de ressources pour l’apprentissage :

Le logiciel RStudio est-il indispensable pour les utilisateurs de R ?

Certains utilisateurs viennent à R avec d’autres pratiques et d’autres éditeurs de code. Certains éditeurs de code sont très intéressants pour qui sait en tirer parti : Emacs, Sublime Text ou VIM (à noter : RStudio dispose d’un mode VIM à configurer dans les options). Ces utilisateurs ne verront pas forcément d’intérêt à changer d’éditeur de code s’ils sont expérimentés sur un éditeur performant.

En revanche, utiliser R dans son interface par défaut (sur Windows et sur Mac, sur Linux il n’y a pas d’interface par défaut) est inadmissible dans le sens de la notion d’admissibilité statistique : cette interface est plus mauvaise en tous points que l’IDE RStudio.

Pour répondre à la question : non, RStudio n’est pas indispensable mais en revanche il est indispensable de cesser d’utiliser l’interface par défaut de R.

6e SESSION : Créer des applications interactives avec R et shiny

Titre : Créer des applications interactives avec R et shiny

Intervenants : Hadrien Commenges (LEESU) & Robin Cura (UMR Géographie-cités)

Résumé :

Utilisation du package shiny pour créer des applications interactives.

Prérequis :

Connaissances de base sur la création de fonctions dans R.

Matériel et software nécessaire :

  • un ordinateur portable
  • une version récente de R et de RStudio
  • les packages shiny, manipulate, reshape2 et ggplot2

Informations pratiques :

Vendredi 10 avril de 14 à 16h

Université Paris Diderot – Paris 7

Bâtiment Olympe de Gouges – Salle 204

PlanDAccesOlympeDeGouges

Données et code utilisés pour la séance :

introShiny

Qui sommes-nous ?

Le Groupe ElementR est constitué d’une vingtaine de membres aux statuts divers (doctorants, post-doctorants, ingénieurs, enseignants, chercheurs) affiliés à plusieurs laboratoires de SHS. Les activités de ce groupe consistent à organiser des séances de formation et à produire des matériaux pédagogiques sur l’utilisation du logiciel R en sciences humaines et sociales.

Équipe de rédaction (pour le moment) :

  • Françoise Bahoken (IFSTTAR-SPLOTT et UMR Géographie-cités)
  • Laurent Beauguitte (UMR IDEES)
  • Zoé Boularan (UMR Géographie-cités)
  • Paul Chapron (UMR Géographie-cités)
  • Hadrien Commenges (LEESU)
  • Clémentine Cottineau (CASA)
  • Robin Cura (UMR Géographie-cités)
  • Nicolas Delbart (UMR Prodig)
  • Timothée Giraud (UMS RIATE)
  • Claude Grasland (UMR Géographie-cités)
  • Nicolas Lambert (UMS RIATE)
  • Marion Le Texier (IUE Florence)
  • Malika Madelin (UMR Prodig)
  • Hélène Mathian (UMR EVS)

FIT : un outil pour calculer des indicateurs d’accessibilité et de potentiel

Dans le cadre d’un projet ESPON, l’UMS RIATE a récemment mis en place un outil en ligne pour calculer des indicateurs d’accessibilité et de potentiel à l’échelle européenne. Cet outil, baptisé FIT (Functional Indicators Tool) :

  • produit des cartes et des graphiques,
  • permet de comparer l’accessibilité des NUTS (niveau NUTS2 et NUTS3) à plusieurs dates,
  • permet de comparer l’accessibilité des NUTS avec plusieurs moyens de transport,
  • dispose d’une option de calcul des indicateurs avec et sans effet de frontière,
  • permet de télécharger les cartes, les graphiques et les données.

Cet outil (FIT – Functional Indicators Tool) est accessible sur ce site dédié.

Tous les calculs ont été réalisés avec R, toutes les cartes également.

Couplage R – GRASS : appeler des fonctions GRASS dans R

GRASS est un logiciel SIG libre qui dispose de nombreuses fonctions de traitement d’objets spatiaux, aussi bien raster que vectoriel. Le tutoriel suivant montre un exemple de couplage entre R et GRASS, plus précisément il montre comment appeler une fonction de GRASS dans R. La fonction utilisée est v.generalize qui permet de simplifier la géométrie d’un objet vectoriel.

Le tutoriel au format html et pdf ainsi que les données nécessaires sont disponibles avec ce lien de téléchargement : CouplageRGRASS

 

2e SESSION – Régression multiniveaux

Titre : Régression multiniveaux

Intervenants : Clémentine Cottineau, Zoé Boularan

Résumé :

La séance porte sur la régression multiniveaux avec des exemples d’application sur des données statistiques sur les revenus et deux niveaux d’agrégation : communes françaises appartenant à des aires urbaines.

Prérequis :

Connaissances de base sur la régression multiple uni-niveau.

Matériel et software nécessaire :

  • un ordinateur portable
  • une version récente de R (et optionnelle de RStudio)
  • les packages lme4, reshape2, sp, rgdal, maptools, RColorBrewer, classInt, ggplot2, scales, mapproj

Informations pratiques :

Vendredi 7 novembre de 14 à 16h

Université Paris Diderot – Paris 7

Bâtiment Olympe de Gouges – Salle 127

PlanDAccesOlympeDeGouges

Recherche reproductible et documents dynamiques

Le terme de recherche reproductible désigne un changement récent dans la production scientifique : c’est l’idée que le produit final de la recherche ne peut plus être un simple article, mais un article accompagné de tous les éléments nécessaires pour le reproduire, c’est-à-dire principalement le code et les données. Pour que d’autres puissent reproduire le résultat à partir du code et des données, il faut qu’ils soient compréhensibles d’où une nécessité de documenter tous les éléments (code et données) acompagnant l’article.

Dans l’attente de la résolution d’un problème technique sur la plateforme hypotheses.org, les documents correspondant ne sont pas affichés sur le blog mais téléchargeables ci-dessous :

RetMarkdown

Plusieurs liens pour approfondir cette question des conditions, des limites et des enjeux de la reproductibilité des résultats scientifiques :

 

Recherche reproductible et création de fonctions

Le terme de recherche reproductible désigne un changement récent dans la production scientifique : c’est l’idée que le produit final de la recherche ne peut plus être un simple article, mais un article accompagné de tous les éléments nécessaires pour le reproduire, c’est-à-dire principalement le code et les données. Pour que d’autres puissent reproduire le résultat à partir du code et des données, il faut qu’ils soient compréhensibles d’où une nécessité de documenter tous les éléments (code et données) acompagnant l’article.

Dans l’attente de la résolution d’un problème technique sur la plateforme hypotheses.org, les documents correspondant ne sont pas affichés sur le blog mais téléchargeables ci-dessous :

LesFonctions

Plusieurs liens pour approfondir cette question des conditions, des limites et des enjeux de la reproductibilité des résultats scientifiques :

Recherche reproductible et création de packages

Le terme de recherche reproductible désigne un changement récent dans la production scientifique : c’est l’idée que le produit final de la recherche ne peut plus être un simple article, mais un article accompagné de tous les éléments nécessaires pour le reproduire, c’est-à-dire principalement le code et les données. Pour que d’autres puissent reproduire le résultat à partir du code et des données, il faut qu’ils soient compréhensibles d’où une nécessité de documenter tous les éléments (code et données) acompagnant l’article.

Dans l’attente de la résolution d’un problème technique sur la plateforme hypotheses.org, les documents correspondant ne sont pas affichés sur le blog mais téléchargeables ci-dessous :

LesPackages

Plusieurs liens pour approfondir cette question des conditions, des limites et des enjeux de la reproductibilité des résultats scientifiques :

 

Sortie du livre « R et espace »

Prem_couv_Respace_500x681Le livre R et espace vient de sortir chez l’éditeur Framabook !

Ce livre est publié chez Framabook, maison d’édition du réseau Framasoft dédié à la promotion de la culture libre. Il peut être acheté en format papier sur le site de l’éditeur, mais on y trouve également le fichier pdf, les jeux de données et les sources LaTeX utilisées pour le produire. Les bénéfices sont reversés à OpenStreetMap France.

« Ce manuel a pour ambition d’offrir un support technique à des étudiants, enseignants-chercheurs, ingénieurs de toutes disciplines qui partagent notre intérêt pour l’utilisation des méthodes d’analyse de l’information géographique et souhaiteraient pouvoir développer leurs travaux à l’aide du logiciel libre R. Il est accompagné de jeux de données et peut être utilisé comme support pédagogique.

Plus spécifiquement, ce manuel propose une prise en main dédiée à des personnes s’initiant simultanément au traitement de données géographiques et à la programmation avec R. L’éclairage est celui de l’analyse spatiale, à savoir des méthodes mises en œuvre pour l’étude des organisations dans l’espace. »

 

1e SESSION : Recherche reproductible et création de packages

Titre : Recherche reproductible et création de packages

Intervenants : Timothée Giraud, Hadrien Commenges

Résumé :

La séance porte sur la « recherche reproductible », deux points seront abordés : la rédaction de documents dynamiques utilisant R et markdown et la création de packages. Le premier point explique comment rédiger des documents avec des traitements reproductibles, documents tout-en-un qui combinent les contenus textuels, les codes et les sorties graphiques. Le second point s’inscrit aussi dans cet objectif de reproductibilité, il s’agit de mettre au point une procédure (une fonction simple pour cette séance), de la documenter et de la rendre générique pour que d’autres utilisateurs puissent la reproduire.

Prérequis :
Connaissances de base sur la manipulation des objets (vecteurs, dataframes…) et sur la création de fonctions.

Matériel et software nécessaire :

  • un ordinateur portable
  • une version récente de R et de RStudio
  • les packages reshape2, roxygen2, devtools
  • tous les packages liés à l’utilisation de markdown : dans RStudio, aller dans File > New > R Markdown, il propose automatiquement l’installation de tous les packages nécessaires

Informations pratiques :

Vendredi 3 octobre de 14 à 16h

Université Paris Diderot – Paris 7

Bâtiment Olympe de Gouges – Salle 103

PlanDAccesOlympeDeGouges