SAE24_2022/ex4/README.md

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# Exercice 4 : Analyse des relations et dépendances
## Table des matières
1. [Proportion de moins de 15 ans en fonction du taux de fécondité](#q1)
2. [Taux de mortalité infantile en fonction du taux de natalité](#q2)
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### Question 1 : Proportion de moins de 15 ans en fonction du taux de fécondité {#q1}
> 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.
**[Script Scilab](scripts/ex4-1.sce) :**
```scilab
X = mtlb_t(data(:,8));
Y = mtlb_t(data(:,9));
plot2d(X,Y,-1);
[a,b] = reglin(X, Y);
plot(X,a*X+b);
```
**Résultat :**
![Proportion de moins de 15 ans en fonction du taux de fécondité](img/ex4-1.png)
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### Question 2 : Taux de mortalité infantile en fonction du taux de natalité {#q2}
> 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 ?
**[Script Scilab](scripts/ex4-2.sce) :**
```scilab
X = mtlb_t(data(:,4));
Y = mtlb_t(data(:,7));
plot2d(X,Y,-1);
[a,b] = reglin(X, Y);
plot(X,a*X+b);
coefficient_correlation = correl(X,Y);
```
**Résultat :**
![Taux de mortalité infantile en fonction du taux de natalité](img/ex4-2.png)
- Coefficient de correlation : 0.86
Le coefficient de correlation, qui est à l'image du graphe obtenu, nous montre qu'il y à une causalité entre les deux. PLus le taux de natalité est élevé plus le taux de mortalité infantile est élevé, ce qui est logique.
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