> Représenter la densité moyenne d’habitants au km2 pour chaque continent en utilisant un diagramme en bâtons (on mettra en abscisse des entiers de 1 à 6).
**Résultat :**
Voici le diagramme en bâtons représentant la densité moyenne d’habitants au km2 pour chaque continent :
*Avec le 1 qui représente l'Afrique, le 2 qui représente l'Amérique du nord, le 3 qui représente l'Amérique du sud, le 4 qui représente l'Asie, le 5 qui représente l'Europe et le 6 qui représente l'Océanie.*
> Représenter la répartition de la surface terrestre puis du nombre d'habitants par continent sous la forme de diagramme en camembert à l'aide de l'instruction `pie`.
**On considère l’espérance de vie des hommes et des femmes par pays.**
### [Question 1](Exo2/Question1.sce)
> Calculer la moyenne sur l’ensemble des pays. Ce résultat représente-t-il à l’espérance de vie mondiale des hommes (ou des femmes) ? pourquoi ? Comment l'estimer ?
**Résultat :**
- Moyenne de l'espérance de vie des hommes : 69 ans
- Moyenne de l'espérance de vie des femmes : 74 ans
Ce résultat ne représente pas correctement l'espérance de vie mondiale des hommes et des femmes car nous ne prenons pas en compte les pays qui ne possèdent pas de données sur l'espérance de vie des hommes et des femmes, ce qui veut dire que dans le calcule nous n'avons pas tous le pays, notamment Andorre.
Pour estimer la moyenne de l'espérance de vie mondiale des hommes et des femmes il faut prendre en compte les pays qui ne possèdent pas de données sur l'espérance de vie. Pour cela, il faut calculer la moyenne de l'espérance de vie des hommes et des femmes pour chaque pays et ensuite calculer la moyenne de ces moyennes.
> Représenter l’histogramme de l’espérance de vie des hommes par pays sur l’intervalle [0, 100] avec 20 classes. Quelle est la classe modale de l’espérance de vie des hommes par pays ?
**Résultat :**
- Histogramme de l'espérance de vie des hommes par pays sur l'intervalle [0, 100] avec 20 classes
Nous pouvons voir que la classe modale est celle entre 70 et 75 ans, c'est à dire la classe 5.
Mais nous manquons de précision, nous allons donc affiner l'histogramme.
- Histogramme de l'espérance de vie des hommes par pays sur l'intervalle [50, 85] avec 8 classes
Ici nous pouvons voir avec plus de précision que la classe modale est celle entre 70 et 75 ans, c'est à dire la classe 5.
> Classer les pays suivant les valeurs croissantes de la colonne homme. En déduire le pays où l’espérance de vie des hommes est la plus grande et celui où elle est la plus petite.
**Résultat :**
- Pays où l'espérance de vie des hommes est la plus grande : Saint-Marin
> Déterminer les valeurs du premier et du troisième quartile ainsi que l’écart inter-quartile de la colonne homme. En déduire la liste des pays dont l’espérance de vie est inférieure au premier quartile.
**Résultat :**
La liste des pays dont l’espérance de vie est inférieure au premier quartile est :
> Donner les valeurs du premier et du neuvième décile ainsi que la liste des pays dont l'espérance de vie est inférieure au premier décile ou supérieure au neuvième décile. Donner leur répartition suivant les continents.
**Résultat :**
La liste des pays dont l'espérance de vie est inférieure au premier décile ou supérieure au neuvième décile est :
- Centrafricaine(République)
- SierraLeone
- Tchad
- Lesotho
- Côted'Ivoire
- Nigeria
- Somalie
- Swaziland
- Guinée-Bissau
- Burundi
- Sud-Soudan
- Mozambique
- Gabon
- Mali
- Cameroun
- Angola
- Congo
- Congo(Répdémdu)
- Chypre
- Israël
- Chine-Macao
- Pays-Bas
- Croatie
- Macédoine
- Slovénie
- Nouvelle-Calédonie
- Singapour
- Chine-HongKong
- Japon
- Islande
- Norvège
- Suède
- Liechtenstein
- Luxembourg
- Suisse
- Grèce
- Portugal
La répartition des pays suivant les continents est :
*Avec le 1 pour l'Afrique, le 2 pour l'Amérique du Nord, le 3 pour l'Amérique du Sud, le 4 pour l'Asie, le 5 pour l'Europe et le 6 pour l'Océanie.*
## Exercice 4
### [Question 1](Exo4/Question1.sce)
> Afficher la proportion de moins de 15 ans en fonction du taux de fécondité. Essayer de caractériser au mieux la dépendance entre les deux quantités, en faisant une régression.
**Résultat :**
### [Question 2](Exo4/Question2.sce)
> Afficher le taux de mortalité infantile en fonction du taux de natalité. Faites (et dessiner) une regression linéaire. Quel est le coefficient de corrélation ? Que peut-on dire ? Y'a-t-il une relation de causalité entre les deux ?
**Résultat :**
Le coefficient de corrélation est de 0.861870, ce qui est très proche de 1. Ce qui signifie qu'il y a une forte association positive entre les deux variables. On peut voir que la regression linéaire est très proche des points, ce qui confirme la forte association positive entre les deux variables. Nous pouvons alors dire qu'il y a une relation de causalité entre les deux, c'est à dire que le taux de natalité influe sur le taux de mortalité infantile, car si il y a plus de naissance, il y aura forcément plus de mortalité infantile.
### [Question 3](Exo4/Question3.sce)
> Afficher le taux de mortalité infantile en fonction du revenu. Calculez le coefficent de corrélation. Que peut-on dire ? Y'a-t-il une relation de causalité entre les deux.
**Résultat :**
Le coefficient de corrélation est de -0.604155, ce qui est plus proche de -1 que de 0. Nous pouvons alors dire que nous avons un assoication négative moyenne entre les deux variables. On peut aussi voir que la regression linéaire n'est pas très adaptée à ce nuage de points. Cependant, on peut dire qu'il y a une relation de causalité entre les deux variables, car plus le revenu est élevé, plus le taux de mortalité infantile est faible, et inversement.
### [Question 4]
> Cette dépendance (celle de la question 3) vous semble-t-elle linéaire ? Comment la qualifiriez-vous ? Essayez de déterminer une relation mathématiques entre les deux.
**Réponse :**
La dépendance ne semble pas linéaire, mais plutôt exponentielle, nous pouvons notamment le voir avec la régression linéaire qui n'est pas du tout adaptée à cette situation. En effet, on peut voir que le taux de mortalité infantile diminue de manière exponentielle lorsque le revenu augmente. On peut alors dire que le taux de mortalité infantile est inversement proportionnel au revenu. On peut alors écrire la relation mathématique suivante : `tauxMortaliteInfantile = a / revenu + b` avec `a` et `b` des constantes.
