Logiciels

R.TeMiS (R Text Mining Solution) est un environnement graphique de travail sous R permettant de créer, manipuler et analyser des corpus de textes. Il a été conçu pour limiter les effets de « boîte noire », auxquels sont souvent confrontés les utilisateurs de logiciels de statistique lexicale, et favoriser la réflexivité dans l’usage sociologique des données textuelles. Ce projet, en collaboration avec Gilles Bastin (Sciences Po Grenoble, Pacte), a donné lieu au développement de six paquets R: RcmdrPlugin.temis, SnowballC, tm.plugin.factiva, tm.plugin.europresse, tm.plugin.lexisnexis, tm.plugin.alceste.

Site du projet

Ce paquet R permet d’estimer aisément des modèles log-multiplicatifs, et en particulier des modèles d’association, grâce à des functions fondées sur le paquet gnm. Il offre des représentations graphiques riches, le calcul des erreurs-types par jackknife/bootstrap et la prise en compte des plans d’enquêtes complexes. Les modèles actuellement pris en charge sont le modèle UNIDIFF (Erikson & Goldthorpe), aussi connu comme modèle log-multiplicatif à effet de couche (Xie), et plusieurs modèles d’association : modèles d’association lignes-colonnes de Goodman de type RC(M) et RC(M)-L, avec une ou plusieurs dimensions ; deux modèles d’association anti-symétrique proposés par Yamaguchi et van der Heijden et Mooijaart.

Page CRAN Page GitHub Introduction rapide

Julia est un langage de programmation destiné au calcul scientifique et technique, lancé en 2012 par une équipe du MIT et développé depuis par des contributeurs d’horizon divers. Julia combine une syntaxe de haut niveau similaire à Python, R ou MATLAB avec une performance élevée, tout en offrant les avantages d’un language de programmation récent, dont notamment un système de types très puissant et particulièrement adapté au calcul numérique et statistique et au traitement de jeux de données.

Site officiel

JuliaStats (paquets dédiés aux statistiques)

JuliaData (paquets dédiés à la gestion de données)