matrice graph classe
[iramuteq] / Rscripts / chdfunct.R
index 2ca1eac..a2dc502 100644 (file)
@@ -293,95 +293,12 @@ AsLexico2<- function(mat, chip = FALSE) {
     out
 }
 
     out
 }
 
-
-#from textometrieR
-#http://txm.sourceforge.net/doc/R/textometrieR-package.html
-#Sylvain Loiseau
-specificites.probabilities <- function (lexicaltable, types = NULL, parts = NULL) 
-{
-    rowMargin <- rowSums(lexicaltable)
-    colMargin <- colSums(lexicaltable)
-    F <- sum(lexicaltable)
-    if (!is.null(types)) {
-        if (is.character(types)) {
-            if (is.null(rownames(lexicaltable))) 
-                stop("The lexical table has no row names and the \"types\" argument is a character vector.")
-            if (!all(types %in% rownames(lexicaltable))) 
-                stop(paste("Some requested types are not known in the lexical table: ", 
-                  paste(types[!(types %in% rownames(lexicaltable))], 
-                    collapse = " ")))
-        }
-        else {
-            if (any(types < 1)) 
-                stop("The row index must be greater than 0.")
-            if (max(types) > nrow(lexicaltable)) 
-                stop("Row index must be smaller than the number of rows.")
-        }
-        lexicaltable <- lexicaltable[types, , drop = FALSE]
-        rowMargin <- rowMargin[types]
-    }
-    if (!is.null(parts)) {
-        if (is.character(parts)) {
-            if (is.null(colnames(lexicaltable))) 
-                stop("The lexical table has no col names and the \"parts\" argument is a character vector.")
-            if (!all(parts %in% colnames(lexicaltable))) 
-                stop(paste("Some requested parts are not known in the lexical table: ", 
-                  paste(parts[!(parts %in% colnames(lexicaltable))], 
-                    collapse = " ")))
-        }
-        else {
-            if (max(parts) > ncol(lexicaltable)) 
-                stop("Column index must be smaller than the number of cols.")
-            if (any(parts < 1)) 
-                stop("The col index must be greater than 0.")
-        }
-        lexicaltable <- lexicaltable[, parts, drop = FALSE]
-        colMargin <- colMargin[parts]
-    }
-    if (nrow(lexicaltable) == 0 | ncol(lexicaltable) == 0) {
-        stop("The lexical table must contains at least one row and one column.")
-    }
-    specif <- matrix(0, nrow = nrow(lexicaltable), ncol = ncol(lexicaltable))
-    for (i in 1:ncol(lexicaltable)) {
-        whiteDrawn <- lexicaltable[, i]
-        white <- rowMargin
-        black <- F - white
-        drawn <- colMargin[i]
-        independance <- (white * drawn)/F
-        specif_negative <- whiteDrawn < independance
-        specif_positive <- whiteDrawn >= independance
-        specif[specif_negative, i] <- phyper(whiteDrawn[specif_negative], 
-            white[specif_negative], black[specif_negative], drawn)
-        specif[specif_positive, i] <- phyper(whiteDrawn[specif_positive] - 
-            1, white[specif_positive], black[specif_positive], 
-            drawn)
-    }
-    dimnames(specif) <- dimnames(lexicaltable)
-    return(specif)
-}
-
-#from textometrieR
-#http://txm.sourceforge.net/doc/R/textometrieR-package.html
-#Sylvain Loiseau
-specificites <- function (lexicaltable, types = NULL, parts = NULL) 
-{
-    spe <- specificites.probabilities(lexicaltable, types, parts)
-    spelog <- matrix(0, nrow = nrow(spe), ncol = ncol(spe))
-    spelog[spe < 0.5] <- log10(spe[spe < 0.5])
-    spelog[spe > 0.5] <- abs(log10(1 - spe[spe > 0.5]))
-    spelog[spe == 0.5] <- 0
-    spelog[is.infinite(spe)] <- 0
-    spelog <- round(spelog, digits = 4)
-    rownames(spelog) <- rownames(spe)
-    colnames(spelog) <- colnames(spe)
-    return(spelog)
-}
-
 make.spec.hypergeo <- function(mat) {
 make.spec.hypergeo <- function(mat) {
-    #library(textometrieR)
+    library(textometrieR)
     spec <- specificites(mat)
        sumcol<-colSums(mat)
     eff_relatif<-round(t(apply(mat,1,function(x) {(x/t(as.matrix(sumcol))*1000)})),2)
     spec <- specificites(mat)
        sumcol<-colSums(mat)
     eff_relatif<-round(t(apply(mat,1,function(x) {(x/t(as.matrix(sumcol))*1000)})),2)
+    colnames(eff_relatif) <- colnames(mat)
     out <-list()
     out[[1]]<-spec
     out[[3]]<-eff_relatif
     out <-list()
     out[[1]]<-spec
     out[[3]]<-eff_relatif