Modifs

EXO3/README.md

@@ -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 ???
+id_other = find(csvString(:,3) == "Other" )
-MARCO ???
+salaire_other = csvDouble(id_other,7)
-MARCO ???
+mean(salaire_other)        //moyenne
-MARCO ???
+min(salaire_other)         //min
-MARCO ???
+max(salaire_other)         //max
-MARCO ???
+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 ???
+```scilab
-MARCO ???MARCO ???MARCO ???
+id_female = find(csvString(:,3) == "Female" )
-MARCO ???
+salaire_female = csvDouble(id_female,7)
-MARCO ???
+mean(salaire_female)        //moyenne
-MARCO ???
+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] = [..., ..., ...]
+    - Quartiles : [Q1, Q2 (médiane), Q3] = [75000, 120000, 170000]
-    - Interquartile Range (IQR) : QH(3) - QH(1) = ...
+    - Interquartile Range (IQR) : QH(3) - QH(1) = 95000
-    - Minimum : ...
+    - Minimum : 350
-    - Maximum : ...
+    - Maximum : 250000
-    - Moyenne : ...
+    - Moyenne : 121389.87
-    - Médiane : ...
+    - Médiane : 120000
-    - Écart-type : ...
+    - Écart-type : 52092.726
+    - Mode : 140000
 
     ![q4-homme](img/q4-homme.png)
 
 
 - Femmes :
 
-    - Quartiles : [Q1, Q2 (médiane), Q3] = [..., ..., ...]
+    - Quartiles : [Q1, Q2 (médiane), Q3] = [60000, 105000, 150000]
-    - Interquartile Range (IQR) : QF(3) - QF(1) = ...
+    - Interquartile Range (IQR) : QF(3) - QF(1) = 90000
-    - Minimum : ...
+    - Minimum : 500
-    - Maximum : ...
+    - Maximum : 220000
-    - Moyenne : ...
+    - Moyenne : 107889.00
-    - Médiane : ...
+    - Médiane : 105000
-    - Écart-type : ...
+    - Écart-type : 52723.610
+    - Mode : 120000
 
     ![q4-femme](img/q4-femme.png)
 
-- Femmes :
+- Autres :
 
-    - Quartiles : [Q1, Q2 (médiane), Q3] = [..., ..., ...]
+    - Quartiles : [Q1, Q2 (médiane), Q3] = [69032, 158610, 161393]
-    - Interquartile Range (IQR) : QF(3) - QF(1) = ...
+    - Interquartile Range (IQR) : QF(3) - QF(1) = 92361
-    - Minimum : ...
+    - Minimum : 62852
-    - Maximum : ...
+    - Maximum : 166109
-    - Moyenne : ...
+    - Moyenne : 125869.86
-    - Médiane : ...
+    - Médiane : 158610
-    - Écart-type : ...
+    - Écart-type : 44242.383
+    - Mode : 158966
 
     ![q4-autres](img/q4-autres.png)
 

EXO3/scripts/init.sce

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

EXO3/scripts/q4-autres.sce

@@ -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")

EXO3/scripts/q4-femme.sce

@@ -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")

EXO3/scripts/q4-homme.sce

@@ -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")

EXO4/README.md

@@ -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
+D = csvRead('data.csv');
-data = csvRead('data.csv');
+DD = csvRead('data.csv',',','.','string');
-
+genre = DD(:,3);
-// Extraire les colonnes pertinentes (âge et salaire)
-age = data(:, 2);
-salaire = data(:, 7);
 ```
 
 ---
@@ -45,71 +28,42 @@ salaire = data(:, 7);
 **[Script Scilab](scripts/q1.sce) :**
 
 ```scilab
-// Vérifier les dimensions
+X=csvDouble(:,7)
-disp(size(age));
+Y=csvDouble(:,2)
-disp(size(salaire));
+plot2d(X,Y,-1)
-
+[a,b] = reglin(X',Y')
-clf;
+y_reg = a*X+b
-
+plot2d(X,y_reg,5)
-// Tracer le nuage de points avec les vraies données
+corrcoef(X,Y)
-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);
 ```
 
 **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);
+X=csvDouble(:,7)
-salaires = D(:, 7);
+Y=csvDouble(:,6)
-unique_niveaux = unique(niveau_etudes);
+plot2d(X,Y,-1)
-moy_salaire_par_niveau = zeros(size(unique_niveaux));
+[a,b] = reglin(X',Y')
-
+y_reg = a*X+b
-for i = 1:length(unique_niveaux)
+plot2d(X,y_reg,5)
-    moy_salaire_par_niveau(i) = mean(salaires(niveau_etudes == unique_niveaux(i)));
+corrcoef(X,Y)
-end
-
-bar(unique_niveaux, moy_salaire_par_niveau);
-
-xlabel("Niveau d''études");
-ylabel("Salaire moyen");
-title("Salaire moyen par niveau d''études");
 ```
 
 **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
+csvDouble = csvRead("data.csv")                         //ouvre data.csv en une matrice d'entier
-data = csvRead('data.csv');
+csvString = csvRead("data.csv",[],[],'string')          //ouvre data.csv en une matrice de string
-
-// Extraire les colonnes pertinentes (âge et salaire)
-age = data(:, 2);
-salaire = data(:, 7);

EXO4/scripts/q1.sce

@@ -1,31 +1,7 @@
-// Vérifier les dimensions
+X=csvDouble(:,7)
-disp(size(age));
+Y=csvDouble(:,2)
-disp(size(salaire));
+plot2d(X,Y,-1)
-
+[a,b] = reglin(X',Y')
-clf;
+y_reg = a*X+b
-
+plot2d(X,y_reg,5)
-// Tracer le nuage de points avec les vraies données
+corrcoef(X,Y)
-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);

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)

EXO5/README.md

@@ -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)
+
+
+---
+
+[⬅️](../EXO4/ "Exercice précédent (Exercice 4)") | [🏠](../ "Retour au sommaire")

EXO5/scripts/init.sce

@@ -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