Yipee Yay \o/

j’ai donc publié mon premier package R sur le CRAN, GWlasso. Sur le cran on le trouve ici https://cran.r-project.org/web/packages/GWlasso/index.html.
La documentation est disponible sur la page github du package.

A quoi ça sert ?

Ce package contient du code pour un travail conduit il y a deux ans et que nous nous apprêtons à publier. En gros, l’idée de ce package est de pouvoir calculer des régressions lasso géographiquement pondérées.

Lasso ?

Un lasso ? C’est quoi ça encore. Je vous renvoie à la page wikipedia du machin. Mais en gros, c’est une technique de régression linéaire qui permet « d’éliminer » des variables pas trop pertinentes. (Je prends vraiment un énorme raccourci en disant ça.

Géographiquement pondéré ?

La pondération géographique c’est un truc tout bête : au moment où on exécute l’algorithme pour calculer les coefficients de régression, on va donner davantage d’importance aux échantillons qui sont proches d’un point qu’on veut observer. En écologie, ça permet par exemple de tenir compte de la distribution spatiale des espèces. Donc si je veux prédire un niveau d’eau dans un échantillon en Suisse en regardant les espèces qui habitent dans mon échantillon, ça parait logique que je construise mon modèle en donnant davantage de poids aux échantillons qui sont proches de mon site d’étude, car j’ai davantage de chance de trouver les même espèces, et leurs proportions aura une grande valeur informative.

Voilà vous savez tout. Je ferez sans doute un long post, et peut-être une vidéo, quand le papier sortira