stiti/SAE_2.04
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stiti 2024-06-15 19:42:14 +02:00
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110
EXO3/README.md
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@ -146,60 +146,102 @@ boxplot(csvDouble(:,7),"orientation","horizontal")
> Refaire la question précédente, en distinguant les genres. Tracez une boîte à moustache pour chaque genre. Commentaires ?
**[Script Scilab](scripts/q4.sce) :**
**[Script Scilab - Autres](scripts/q4-autres.sce) :**
```scilab
MARCO ???
MARCO ???
MARCO ???
MARCO ???
MARCO ???
MARCO ???
id_other = find(csvString(:,3) == "Other" )
salaire_other = csvDouble(id_other,7)
mean(salaire_other) //moyenne
min(salaire_other) //min
max(salaire_other) //max
median(salaire_other) //médianne
quart(salaire_other) //quartile
iqr(salaire_other) //interquartile
stdev(salaire_other) //ecart-type
sal = tabul(salaire_other);
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(sal(:,2));
liste_sal = sal(:,1);
mode = liste_sal(indice_tri(1)) //mode
boxplot(salaire_female,"orientation","horizontal")
```
**[Script Scilab - Femmes](scripts/q4-femme.sce) :**
MARCO ???
MARCO ???MARCO ???MARCO ???
MARCO ???
MARCO ???
MARCO ???
```scilab
id_female = find(csvString(:,3) == "Female" )
salaire_female = csvDouble(id_female,7)
mean(salaire_female) //moyenne
min(salaire_female) //min
max(salaire_female) //max
median(salaire_female) //médianne
quart(salaire_female) //quartile
iqr(salaire_female) //interquartile
stdev(salaire_female) //ecart-type
sal = tabul(salaire_female);
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(sal(:,2));
liste_sal = sal(:,1);
mode = liste_sal(indice_tri(1)) //mode
boxplot(salaire_female,"orientation","horizontal")
```
**[Script Scilab - Hommes](scripts/q4-homme.sce) :**
```scilab
id_male = find(csvString(:,3) == "Male" )
salaire_male = csvDouble(id_male,7)
mean(salaire_male) //moyenne
min(salaire_male) //min
max(salaire_male) //max
median(salaire_male) //médianne
quart(salaire_male) //quartile
iqr(salaire_male) //interquartile
stdev(salaire_male) //ecart-type
sal = tabul(salaire_male);
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(sal(:,2));
liste_sal = sal(:,1);
mode = liste_sal(indice_tri(1)) //mode
boxplot(salaire_male,"orientation","horizontal")
```
**Résultat :**
- Hommes :
- Quartiles : [Q1, Q2 (médiane), Q3] = [..., ..., ...]
- Interquartile Range (IQR) : QH(3) - QH(1) = ...
- Minimum : ...
- Maximum : ...
- Moyenne : ...
- Médiane : ...
- Écart-type : ...
- Quartiles : [Q1, Q2 (médiane), Q3] = [75000, 120000, 170000]
- Interquartile Range (IQR) : QH(3) - QH(1) = 95000
- Minimum : 350
- Maximum : 250000
- Moyenne : 121389.87
- Médiane : 120000
- Écart-type : 52092.726
- Mode : 140000
![q4-homme](img/q4-homme.png)
- Femmes :
- Quartiles : [Q1, Q2 (médiane), Q3] = [..., ..., ...]
- Interquartile Range (IQR) : QF(3) - QF(1) = ...
- Minimum : ...
- Maximum : ...
- Moyenne : ...
- Médiane : ...
- Écart-type : ...
- Quartiles : [Q1, Q2 (médiane), Q3] = [60000, 105000, 150000]
- Interquartile Range (IQR) : QF(3) - QF(1) = 90000
- Minimum : 500
- Maximum : 220000
- Moyenne : 107889.00
- Médiane : 105000
- Écart-type : 52723.610
- Mode : 120000
![q4-femme](img/q4-femme.png)
- Femmes :
- Autres :
- Quartiles : [Q1, Q2 (médiane), Q3] = [..., ..., ...]
- Interquartile Range (IQR) : QF(3) - QF(1) = ...
- Minimum : ...
- Maximum : ...
- Moyenne : ...
- Médiane : ...
- Écart-type : ...
- Quartiles : [Q1, Q2 (médiane), Q3] = [69032, 158610, 161393]
- Interquartile Range (IQR) : QF(3) - QF(1) = 92361
- Minimum : 62852
- Maximum : 166109
- Moyenne : 125869.86
- Médiane : 158610
- Écart-type : 44242.383
- Mode : 158966
![q4-autres](img/q4-autres.png)

5
EXO3/scripts/init.sce
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@ -1,3 +1,2 @@
D = csvRead('data.csv');
DD = csvRead('data.csv',',','.','string');
genre = DD(:,3);
csvDouble = csvRead("data.csv") //ouvre data.csv en une matrice d'entier
csvString = csvRead("data.csv",[],[],'string') //ouvre data.csv en une matrice de string

11
EXO3/scripts/q4-autres.sce
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@ -1,3 +1,14 @@
id_other = find(csvString(:,3) == "Other" )
salaire_other = csvDouble(id_other,7)
mean(salaire_other) //moyenne
min(salaire_other) //min
max(salaire_other) //max
median(salaire_other) //médianne
quart(salaire_other) //quartile
iqr(salaire_other) //interquartile
stdev(salaire_other) //ecart-type
sal = tabul(salaire_other);
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(sal(:,2));
liste_sal = sal(:,1);
mode = liste_sal(indice_tri(1)) //mode
boxplot(salaire_female,"orientation","horizontal")

11
EXO3/scripts/q4-femme.sce
View File

@ -1,3 +1,14 @@
id_female = find(csvString(:,3) == "Female" )
salaire_female = csvDouble(id_female,7)
mean(salaire_female) //moyenne
min(salaire_female) //min
max(salaire_female) //max
median(salaire_female) //médianne
quart(salaire_female) //quartile
iqr(salaire_female) //interquartile
stdev(salaire_female) //ecart-type
sal = tabul(salaire_female);
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(sal(:,2));
liste_sal = sal(:,1);
mode = liste_sal(indice_tri(1)) //mode
boxplot(salaire_female,"orientation","horizontal")

11
EXO3/scripts/q4-homme.sce
View File

@ -1,3 +1,14 @@
id_male = find(csvString(:,3) == "Male" )
salaire_male = csvDouble(id_male,7)
mean(salaire_male) //moyenne
min(salaire_male) //min
max(salaire_male) //max
median(salaire_male) //médianne
quart(salaire_male) //quartile
iqr(salaire_male) //interquartile
stdev(salaire_male) //ecart-type
sal = tabul(salaire_male);
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(sal(:,2));
liste_sal = sal(:,1);
mode = liste_sal(indice_tri(1)) //mode
boxplot(salaire_male,"orientation","horizontal")

92
EXO4/README.md
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@ -1,17 +1,3 @@
# NON FINIT !!!
# NON FINIT !!!
# NON FINIT !!!# NON FINIT !!!
# NON FINIT !!!
# NON FINIT !!!
# NON FINIT !!!
# NON FINIT !!!
# NON FINIT !!!
# NON FINIT !!!
# NON FINIT !!!
# Exercice 4 : Analyse de la relation entre âge, expérience et salaire
## Table des matières
@ -28,12 +14,9 @@ Pour cette exercice, veuillez initaliser les variables suivantes :
**[Script Scilab](scripts/init.sce) :**
```scilab
// Charger les données depuis le fichier CSV
data = csvRead('data.csv');
// Extraire les colonnes pertinentes (âge et salaire)
age = data(:, 2);
salaire = data(:, 7);
D = csvRead('data.csv');
DD = csvRead('data.csv',',','.','string');
genre = DD(:,3);
```
---
@ -45,71 +28,42 @@ salaire = data(:, 7);
**[Script Scilab](scripts/q1.sce) :**
```scilab
// Vérifier les dimensions
disp(size(age));
disp(size(salaire));
clf;
// Tracer le nuage de points avec les vraies données
scatter(age, salaire, 10, 'filled');
xlabel('Age');
ylabel('Salaire');
title('Nuage de points : Age vs Salaire');
A = [ones(length(age), 1), age];
coefficients = A \ salaire;
salaire_pred = A * coefficients;
// Tracer la droite de régression
plot(age, salaire, '+'); // Tracer le nuage de points
plot(age, salaire_pred, '-r'); // Tracer la droite de régression
legend(['Données', 'Droite de régression'], 'Location', 'northwest');
// Calcul manuel du coefficient de corrélation
mean_age = mean(age);
mean_salaire = mean(salaire);
numerateur = sum((age - mean_age) .* (salaire - mean_salaire));
denominateur = sqrt(sum((age - mean_age).^2) * sum((salaire - mean_salaire).^2));
correlation_coefficient = numerateur / denominateur;
// Affichage du coefficient de corrélation
disp('Le coefficient de corrélation est :');
disp(correlation_coefficient);
X=csvDouble(:,7)
Y=csvDouble(:,2)
plot2d(X,Y,-1)
[a,b] = reglin(X',Y')
y_reg = a*X+b
plot2d(X,y_reg,5)
corrcoef(X,Y)
```
**Résultat :**
![q1](img/q1.png)
- Coefficient de corrélation : 0.7280526
- ![q1](img/q1.png)
---
## Question 2 : Histogramme des salaires moyens par niveau d'études {#q2}
## Question 2 : Nuage de points et régression linéaire : Expérience vs Salaire {#q2}
> Tracez un histogramme des salaires moyens suivant le niveau d'études.
> Tracez un nuage de points (expérience,salaire), et la droite de regression correspondante. Quel est le coefficient de corrélation ?
**[Script Scilab](scripts/q2.sce) :**
```scilab
niveau_etudes = D(:, 4);
salaires = D(:, 7);
unique_niveaux = unique(niveau_etudes);
moy_salaire_par_niveau = zeros(size(unique_niveaux));
for i = 1:length(unique_niveaux)
moy_salaire_par_niveau(i) = mean(salaires(niveau_etudes == unique_niveaux(i)));
end
bar(unique_niveaux, moy_salaire_par_niveau);
xlabel("Niveau d''études");
ylabel("Salaire moyen");
title("Salaire moyen par niveau d''études");
X=csvDouble(:,7)
Y=csvDouble(:,6)
plot2d(X,Y,-1)
[a,b] = reglin(X',Y')
y_reg = a*X+b
plot2d(X,y_reg,5)
corrcoef(X,Y)
```
**Résultat :**
![q2](img/q2.png)
- Coefficient de corrélation : 0.8089689
- ![q2](img/q2.png)
---

BIN
EXO4/img/q1.png Normal file
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Binary file not shown.
Side by Side

After

Width:  |  Height:  |  Size: 95 KiB

BIN
EXO4/img/q2.png Normal file
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Binary file not shown.
Side by Side

After

Width:  |  Height:  |  Size: 97 KiB

8
EXO4/scripts/init.sce
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@ -1,6 +1,2 @@
// Charger les données depuis le fichier CSV
data = csvRead('data.csv');
// Extraire les colonnes pertinentes (âge et salaire)
age = data(:, 2);
salaire = data(:, 7);
csvDouble = csvRead("data.csv") //ouvre data.csv en une matrice d'entier
csvString = csvRead("data.csv",[],[],'string') //ouvre data.csv en une matrice de string

38
EXO4/scripts/q1.sce
View File

@ -1,31 +1,7 @@
// Vérifier les dimensions
disp(size(age));
disp(size(salaire));
clf;
// Tracer le nuage de points avec les vraies données
scatter(age, salaire, 10, 'filled');
xlabel('Age');
ylabel('Salaire');
title('Nuage de points : Age vs Salaire');
A = [ones(length(age), 1), age];
coefficients = A \ salaire;
salaire_pred = A * coefficients;
// Tracer la droite de régression
plot(age, salaire, '+'); // Tracer le nuage de points
plot(age, salaire_pred, '-r'); // Tracer la droite de régression
legend(['Données', 'Droite de régression'], 'Location', 'northwest');
// Calcul manuel du coefficient de corrélation
mean_age = mean(age);
mean_salaire = mean(salaire);
numerateur = sum((age - mean_age) .* (salaire - mean_salaire));
denominateur = sqrt(sum((age - mean_age).^2) * sum((salaire - mean_salaire).^2));
correlation_coefficient = numerateur / denominateur;
// Affichage du coefficient de corrélation
disp('Le coefficient de corrélation est :');
disp(correlation_coefficient);
X=csvDouble(:,7)
Y=csvDouble(:,2)
plot2d(X,Y,-1)
[a,b] = reglin(X',Y')
y_reg = a*X+b
plot2d(X,y_reg,5)
corrcoef(X,Y)

7
EXO4/scripts/q2.sce Normal file
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@ -0,0 +1,7 @@
X=csvDouble(:,7)
Y=csvDouble(:,6)
plot2d(X,Y,-1)
[a,b] = reglin(X',Y')
y_reg = a*X+b
plot2d(X,y_reg,5)
corrcoef(X,Y)

57
EXO5/README.md
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@ -1,2 +1,57 @@
# SAE_2.04
# Exercice 5 : Analyse de la relation entre expérience et salaire par genre et niveau d'études
## Table des matières
1. [Initialisation des variables](#init)
2. [Nuage de points et régression linéaire : Expérience vs Salaire par genre](#q1)
3. [Nuage de points et régression linéaire : Expérience vs Salaire par niveau d'études](#q2)
---
## Initialisation des variables {#init}
Pour cette exercice, veuillez initaliser les variables suivantes :
**[Script Scilab](scripts/init.sce) :**
```scilab
csvDouble = csvRead("data.csv") //ouvre data.csv en une matrice d'entier
csvString = csvRead("data.csv",[],[],'string') //ouvre data.csv en une matrice de string
```
---
## Question 1 : Nuage de points et régression linéaire : Expérience vs Salaire par genre {#q1}
> Tracez un nuage de points (salaire,expérience) pour les hommes et les femmes, ainsi que les droites de regression associées. Commentaire ?
**[Script Scilab](scripts/q1.sce) :**
```scilab
...
```
**Résultat :**
- Coefficient de corrélation : 0.7280526
- ![q1](img/q1.png)
---
## Question 2 : Nuage de points et régression linéaire : Expérience vs Salaire par niveau d'études {#q2}
> Tracez un nuage de points (salaire,expérince) et les droites de regression associées pour chaque niveau d'études. Commentaire ?
**[Script Scilab](scripts/q2.sce) :**
```scilab
...
```
**Résultat :**
- ![q2](img/q2.png)
---
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2
EXO5/scripts/init.sce Normal file
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@ -0,0 +1,2 @@
csvDouble = csvRead("data.csv") //ouvre data.csv en une matrice d'entier
csvString = csvRead("data.csv",[],[],'string') //ouvre data.csv en une matrice de string

0
EXO5/scripts/q1.sce Normal file
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0
EXO5/scripts/q2.sce Normal file
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