[Ex4 - Q3] Ajout

Co-authored-by: Dimitrijevic <hugo.dimitrijevic@etu.u-pec.fr>
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Lyanis SOUIDI 2023-05-21 23:19:27 +02:00
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@ -79,3 +79,5 @@ Les réponses aux questions des exercices sont situées dans les README des doss
[![](https://cdn.discordapp.com/attachments/1063856358874689558/1109941195934814299/1.png)](ex4/#q1) [![](https://cdn.discordapp.com/attachments/1063856358874689558/1109941195934814299/1.png)](ex4/#q1)
[![](https://cdn.discordapp.com/attachments/1063856358874689558/1109941194202566696/2.png)](ex4/#q2) [![](https://cdn.discordapp.com/attachments/1063856358874689558/1109941194202566696/2.png)](ex4/#q2)
[![](https://cdn.discordapp.com/attachments/1063856358874689558/1109941194429055067/3.png)](ex4/#q3)

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@ -3,6 +3,7 @@
## Table des matières ## Table des matières
1. [Proportion de moins de 15 ans en fonction du taux de fécondité](#q1) 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) 2. [Taux de mortalité infantile en fonction du taux de natalité](#q2)
3. [Taux de mortalité infantile en fonction du revenu](#q3)
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@ -55,6 +56,33 @@ coefficient_correlation = correl(X,Y);
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. 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.
---
### Question 3 : Taux de mortalité infantile en fonction du revenu {#q3}
> 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.
**[Script Scilab](scripts/ex4-3.sce) :**
```scilab
X = find(data(:,13)>=0); // Revenus
XX = mtlb_t(data(X,13));
YY = mtlb_t(data(X,7));
plot2d(XX,YY,-1);
coefficient_correlation = correl(XX,YY)
```
**Résultat :**
![Revenus en fonction du taux de mortalité infantile](img/ex4-3.png)
- Coefficient de correlation : -0.60
On trouve donc une coefficient de correlation négatif de -60 globalement et cela montre un lien entre le revenus et le taux de martalité infantile, plus le revenus est élevé moins il y auras de mortalité infantile, ce qui est assez logique car un plus haut revenus sous entend un pays plus developpé.
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ex4/img/ex4-3.png Normal file

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ex4/scripts/ex4-3.sce Normal file
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@ -0,0 +1,20 @@
data = csvRead("data.csv");
// Pour réaliser la regression linaire du taux de mortalité infantile en fonction du taux du revenus
// on reprend le code la question précédente mais en utilisant les collones correspondantes
X = find(data(:,13)>=0); // Revenus
XX = mtlb_t(data(X,13));
YY = mtlb_t(data(X,7));
plot2d(XX,YY,-1);
title("Revenus en fonction du taux de mortalité infantile");
xlabel("Taux de mortalité infantile");
ylabel("Revenus");
xs2png(0,"ex4/img/ex4-3.png");
// Calcul de coefficient de correlation
coefficient_correlation = correl(XX,YY);
mprintf("Coefficient de correlation : %.2f \n",coefficient_correlation);