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EXO4/README.md

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-# NON FINIT !!!
-# NON FINIT !!!
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-# NON FINIT !!!# NON FINIT !!!
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-# NON FINIT !!!
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-
 # 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)
 
 
 ---

EXO4/scripts/init.sce

@@ -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

EXO4/scripts/q1.sce

@@ -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)

EXO4/scripts/q2.sce

@@ -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)