SAE24_2022/ex4/README.md
Lyanis SOUIDI c9e7259735
[Ex4 - Q2] Ajout
Co-authored-by: Dimitrijevic <hugo.dimitrijevic@etu.u-pec.fr>
2023-05-21 23:06:08 +02:00

1.7 KiB

Exercice 4 : Analyse des relations et dépendances

Table des matières

  1. Proportion de moins de 15 ans en fonction du taux de fécondité
  2. Taux de mortalité infantile en fonction du taux de natalité

Question 1 : Proportion de moins de 15 ans en fonction du taux de fécondité

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 :

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


Question 2 : Taux de mortalité infantile en fonction du taux de natalité

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 :

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

  • 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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