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302 Statistiques avec R Partie IVParamètre Description Valeur par défautna.actionFonction précisant comment traiter les valeursNA (si x est une formule).start Matrice de valeurs de départ pour l’algorithme. NULLscoresrotationcontrolChaîne de caractères indiquant le type descores à produire. Vous pouvez utiliserscores="none" pour aucun score,scores="regression" pour des scores deThompson ou "scores="Bartlett" pour desscores de moindres carrés pondérés au sens deBartlett.Chaîne de caractères nommant la fonctionpermettant de faire tourner les facteurs.Liste de valeurs de contrôle pour ladétermination des facteurs."varimax"Rééchantillonnage par bootstrapLorsqu’ils étudient des statistiques, les analystes se demandent souvent si ellessont sensibles à quelques valeurs extrêmes. Obtiendrait-on un résultat similairesi l’on supprimait quelques points ? Quel est l’écart des valeurs pour ces statistiques? On peut résoudre ce problème en utilisant une technique appeléerééchantillonnage.Formellement, le rééchantillonnage par bootstrap est une technique permettantd’évaluer le biais d’un estimateur. Un estimateur est une statistique calculée à partird’un échantillon et qui fournit une estimation de la vraie valeur sous-jacente ; c’estsouvent une moyenne, un écart-type ou un paramètre caché.Le bootstrap fonctionne en sélectionnant répétitivement des observations quelconquesdans un échantillon (avec remplacement) et en recalculant la statistique. EnR, vous pouvez utiliser le rééchantillonnage par bootstrap grâce à la fonction bootdu package boot :library(boot)boot(data, statistic, R, sim="ordinary", stype="i",strata=rep(1,n), L=NULL, m=0, weights=NULL,ran.gen=function(d, p) d, mle=NULL, simple=FALSE, ...)© 2011 Pearson Education France – R, L'essentiel – Joseph Adler