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1.2 KiB
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#cats <- read.csv("cats.csv", sep="", stringsAsFactors=TRUE)
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# Exercice 1
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# 1. Quels sont les noms de variables ?
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names(cats)
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# 2. Combien de variables et d'observations contient le jeu de données ?
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nrow(cats)
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# 3. Quel est le sexe et le poids du coeur du chat n°6 ?
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head(cats, 10)
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# Exercice 2
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attach(cats)
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# 1.
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# moyenne
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mean(Bwt)
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# médiane (= quartile d'ordre 2)
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quantile(Bwt, 0.5)
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# 1er quartile
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quantile(Bwt, 0.25)
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# 2e quartile
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quantile(Bwt, 0.5)
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# 3e quartile
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quantile(Bwt, 0.75)
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# variance
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var(Bwt)
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# ecart-type
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sd(Bwt)
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# etendue
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diff(range(Bwt))
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# etendue inter-quartile
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IQR(Bwt)
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summary(Bwt)
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# Exercice 3
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# on a le max (trait supérieur), le min (trait inférieur)
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# le haut de la boite est le 3 quartile, le bas est le 1er quartile
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# le trait noir au milieu (médiane) montre la symmétrie
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boxplot(Bwt)
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# le max est inférieur aux deux valeurs abérantes modélisées par des
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# petits cercles
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boxplot(Hwt)
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hist(Bwt, freq=FALSE)
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# Exercice 4
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# utiliser différent nombre de classes
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hist(Bwt, breaks=2)
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hist(Bwt, breaks=20)
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hist(Bwt, breaks=200)
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hist(Bwt, breaks=2000)
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# il n'y a que 144 chats, donc on ne peut pas utiliser plus de 144 classe
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histo <- hist(Bwt)
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histo$breaks
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histo$counts
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class(Sex)
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levels(Sex)
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table(Sex)
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barplot(table(Sex)) |