# 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) --- ### 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) --- ### 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. --- [⬅️](../ex3/ "Exercice précédent (Exercice 3)") | [🏠](../ "Retour au sommaire")