AJout de l'exo 1
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4b8e103b59
commit
37015daf4a
276
EXO1/README.md
276
EXO1/README.md
@ -1,2 +1,276 @@
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# SAE_2.04
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# Exercice 1 : Analyse des données démographiques et professionnelles
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## Table des matières
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1. [Initialisation des variables](#init)
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2. [Répartition des genres](#q1)
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3. [Répartition des niveaux d'études selon le genre](#q2)
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4. [Effectifs des 10 professions les plus représentées](#q3)
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5. [Profession la plus fréquente selon le genre](#q4)
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6. [Statistiques par niveau d'études](#q5)
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7. [Statistiques par genre](#q6)
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7. [Nuage de points et régression](#q6)
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## Initialisation des variables {#init}
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Pour cette exercice, veuillez initaliser les variables suivantes :
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**[Script Scilab](scripts/init.sce) :**
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```scilab
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csvDouble = csvRead("data.csv") //ouvre data.csv en une matrice d'entier
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csvString = csvRead("data.csv",[],[],'string') //ouvre data.csv en une matrice de string
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```
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## Question 1 : Répartition des genres {#q1}
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> Donnez sous forme de camembert la répartition des genres.
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**[Script Scilab](scripts/q1.sce) :**
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```scilab
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genre = tabul(csvString(:,3),"i") //récupère la liste des genres ainsi que leur occurence
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->genre(1) //liste les différents genres du tableau
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->genre(2) //donne l'occurence correspondant aux valeurs de "genre(1)"
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pie(genre(2),genre(1)) //ouvre un diagramme camembert représentant les genres en fonction de leur occurence
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```
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**Résultat :**
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# RESULTAT A AJOUTER ICI
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# RESULTAT A AJOUTER ICI
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# RESULTAT A AJOUTER ICI
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# RESULTAT A AJOUTER ICI
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# RESULTAT A AJOUTER ICI
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# RESULTAT A AJOUTER ICI
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# RESULTAT A AJOUTER ICI
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## Question 2 : Répartition des niveaux d'études selon le genre {#q2}
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> Donnez sous forme d'histogramme la répartition des niveaux d'études, suivant le genre.
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**[Script Scilab](scripts/q2.sce) :**
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```scilab
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genre_lvl = [csvString(:,3),csvString(:,4)] // crée une matrice 6699x2 avec les genres et le niveau d'études
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high_homme = length(find(genre_lvl(:,2) == "0" & genre_lvl(:,1) == "Male")) // renvoie l'occurence d'hommes ayant un niveau d'étude de 0
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high_femme = length(find(genre_lvl(:,2) == "0" & genre_lvl(:,1) == "Female")) // renvoie l'occurence des femmes ayant un niveau d'étude de 0
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high_autre = length(find(genre_lvl(:,2) == "0" & genre_lvl(:,1) == "Other")) // renvoie l'occurence des autres ayant un niveau d'étude de 0
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b_homme = length(find(genre_lvl(:,2) == "1" & genre_lvl(:,1) == "Male")) // renvoie l'occurence d'hommes ayant un niveau d'étude de 1
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b_femme = length(find(genre_lvl(:,2) == "1" & genre_lvl(:,1) == "Female")) // renvoie l'occurence des femmes ayant un niveau d'étude de 1
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||||
b_autre = length(find(genre_lvl(:,2) == "1" & genre_lvl(:,1) == "Other")) // renvoie l'occurence des autres ayant un niveau d'étude de 1
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m_homme = length(find(genre_lvl(:,2) == "2" & genre_lvl(:,1) == "Male")) // renvoie l'occurence des hommes ayant un niveau d'étude de 2
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m_femme = length(find(genre_lvl(:,2) == "2" & genre_lvl(:,1) == "Female")) // renvoie l'occurence des femmes ayant un niveau d'étude de 2
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m_autre = length(find(genre_lvl(:,2) == "2" & genre_lvl(:,1) == "Other")) // renvoie l'occurence des autres ayant un niveau d'étude de 2
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d_homme = length(find(genre_lvl(:,2) == "3" & genre_lvl(:,1) == "Male")) // renvoie l'occurence des hommes ayant un niveau d'étude de 3
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d_femme = length(find(genre_lvl(:,2) == "3" & genre_lvl(:,1) == "Female")) // renvoie l'occurence des femmes ayant un niveau d'étude de 3
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d_autre = length(find(genre_lvl(:,2) == "3" & genre_lvl(:,1) == "Other")) // renvoie l'occurence des autres ayant un niveau d'étude de 3
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temp = [high_homme, high_femme, high_autre;b_homme, b_femme, b_autre;m_homme, m_femme, m_autre;d_homme, d_femme, d_autre] //crée un tableau
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lvlEtude = [0,1,2,3]
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bar(lvlEtude,temp);
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legend("homme","femme","autre")
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```
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**Résultat :**
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# RESULTAT A AJOUTER ICI
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# RESULTAT A AJOUTER ICI
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# RESULTAT A AJOUTER ICI
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# RESULTAT A AJOUTER ICI
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||||
# RESULTAT A AJOUTER ICI
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||||
# RESULTAT A AJOUTER ICI
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||||
# RESULTAT A AJOUTER ICI
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## Question 3 : Effectifs des 10 professions les plus représentées {#q3}
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> Donnez sous forme d'histogramme, les effectifs des 10 professions les plus représentées.
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**[Script Scilab](scripts/q3.sce) :**
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```scilab
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metiers = tabul(csvString(:,5),"i") //récupère la liste des profession ainsi que leur occurence
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[occu,indice] = gsort(metiers(2)) //donne la liste des occurence trié ainsi que l'indice que son indice avant le tri
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||||
profession = metiers(1) //stock la liste des profession dans une variable
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||||
matrice_occurence = [occu(1:1),occu(2:2),occu(3:3),occu(4:4),occu(5:5),occu(6:6),occu(7:7),occu(8:8),occu(9:9),occu(10:10)]
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||||
bar(matrice_occurence) //affiche l'histogramme des 10 professions avec le plus de monde
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legend(profession(indice(1:10))) //légende le graphe pour donner un nom à chaque colonne
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```
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||||
**Résultat :**
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# RESULTAT A AJOUTER ICI
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||||
# RESULTAT A AJOUTER ICI
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||||
# RESULTAT A AJOUTER ICI
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||||
# RESULTAT A AJOUTER ICI
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||||
# RESULTAT A AJOUTER ICI
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||||
# RESULTAT A AJOUTER ICI
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||||
# RESULTAT A AJOUTER ICI
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## Question 4 : Profession la plus fréquente selon le genre {#q4}
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> Quelle est la profession la plus fréquente des femmes ? des hommes ?
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**[Script Scilab](scripts/q4.sce) :**
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```scilab
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// Femme :
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indice_female = find(csvString(:,3) == "Female") //récupère les indice de la colonne 3 de data.csv contenant "Female"
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||||
[valeurs] = csvString(indice_female,5) //récupère les métiers situés aux indices récupérés précédemment
|
||||
metiers_female = tabul(valeurs) //récupère les métiers sans doublons ainsi que leur occurence
|
||||
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(metiers_female(2)) //récupère et trie dans un tableau ce qu'on a relevé précédemment et relève leur indice d'avant
|
||||
liste_metiers_female = metiers_female(1) //récupère dans une variable la liste des métiers unique dans le but de la parcourir par indice
|
||||
liste_metiers_female(119) //relève le métiers recensant le plus de femmes
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||||
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||||
// Homme :
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||||
indice_male = find(csvString(:,3) == "Male") //récupère les les indice de la colonne 3 de data.csv contenant "Male"
|
||||
[valeurs2] = csvString(indice_male,5) //récupère les métiers situés aux indices récupérés précédemment
|
||||
metiers_male = tabul(valeurs2) //récupère les métiers sans doublons ainsi que leur occurence
|
||||
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(metiers_male(2)) //récupère et trie dans un tableau ce qu'on a relevé précédemment et relève leur indice d'avant
|
||||
liste_metiers_male = metiers_male(1) //récupère dans une variable la liste des métiers unique dans le but de la parcourir par indice
|
||||
liste_metiers_male(11) //relève le métiers recensant le plus d'hommes
|
||||
```
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**Résultat :**
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- Profession la plus fréquente des femmes : Data Scientist
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- Profession la plus fréquente des hommes : Software Engineer
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## Question 5 : Statistiques par niveau d'études {#q5}
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> Pour chaque niveau d'études, donnez le salaire moyen, l'âge moyen et l'expérience moyenne.
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**[Script Scilab](scripts/q5.sce) :**
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```scilab
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||||
indice_high = find(csvDouble(:,4) == 0 )
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||||
salaire_high = csvDouble(indice_high,7)
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||||
mean(salaire_high) //36706.694
|
||||
age_high = csvDouble(indice_high,2)
|
||||
mean(age_high) //26.854911
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||||
exp_high = csvDouble(indice_high,6)
|
||||
mean(exp_high) //1.9151786
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||||
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||||
indice_b = find(csvDouble(:,4) == 1 )
|
||||
salaire_b = csvDouble(indice_b,7)
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||||
mean(salaire_b) //95082.909
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||||
age_b = csvDouble(indice_b,2)
|
||||
mean(age_b) //30.260179
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||||
exp_b = csvDouble(indice_b,6)
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||||
mean(exp_b) //5.4195631
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||||
indice_m = find(csvDouble(:,4) == 2 )
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||||
salaire_m = csvDouble(indice_m,7)
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||||
mean(salaire_m) //130112.06
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||||
age_m = csvDouble(indice_m,2)
|
||||
mean(age_m) //35.171505
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||||
exp_m = csvDouble(indice_m,6)
|
||||
mean(exp_m) //9.6456989
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||||
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||||
indice_p = find(csvDouble(:,4) == 3)
|
||||
salaire_p = csvDouble(indice_p,7)
|
||||
mean(salaire_p) //165651.46
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||||
age_p = csvDouble(indice_p,2)
|
||||
mean(age_p) //41.154858
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||||
exp_p = csvDouble(indice_p,6)
|
||||
mean(exp_p) //13.915267
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||||
```
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**Résultat :**
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- Niveau d'étude 0 :
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- Salaire moyen : 36,706.69 $
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- Âge moyen : 26.85 ans
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||||
- Expérience moyenne : 1.92 ans
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||||
- Niveau d'étude 1 :
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||||
- Salaire moyen : 95,082.91 $
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||||
- Âge moyen : 30.26 ans
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||||
- Expérience moyenne : 5.42 ans
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||||
|
||||
- Niveau d'étude 2 :
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||||
- Salaire moyen : 130,112.06 $
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- Âge moyen : 35.17 ans
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||||
- Expérience moyenne : 9.65 ans
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||||
- Niveau d'étude 3 :
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||||
- Salaire moyen : 165,651.46 $
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- Âge moyen : 41.15 ans
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||||
- Expérience moyenne : 13.92 ans
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## Question 6 : Statistiques par genre {#q6}
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||||
> Pour chaque genre, donnez le salaire moyen, l'âge moyen et l'expérience moyenne.
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||||
**[Script Scilab](scripts/q6.sce) :**
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||||
```scilab
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indice_6_female = find(csvString(:,3) == "Female" )
|
||||
salaire_6_female = csvDouble(indice_6_female,7)
|
||||
mean(salaire_6_female) //107889.00
|
||||
age_6_female = csvDouble(indice_6_female,2)
|
||||
mean(age_6_female) //32.626286
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||||
exp_6_female = csvDouble(indice_6_female,6)
|
||||
mean(exp_6_female) //7.4201792
|
||||
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||||
indice_6_male = find(csvString(:,3) == "Male" )
|
||||
salaire_6_male = csvDouble(indice_6_male,7)
|
||||
mean(salaire_6_male) //121389.87
|
||||
age_6_male = csvDouble(indice_6_male,2)
|
||||
mean(age_6_male) //34.416394
|
||||
exp_6_male = csvDouble(indice_6_male,6)
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||||
mean(exp_6_male) //8.6169662
|
||||
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||||
indice_6_other = find(csvString(:,3) == "Other" )
|
||||
salaire_6_other = csvDouble(indice_6_other,7)
|
||||
mean(salaire_6_other) //125869.86
|
||||
age_6_other = csvDouble(indice_6_other,2)
|
||||
mean(age_6_other) //39.571429
|
||||
exp_6_other = csvDouble(indice_6_other,6)
|
||||
mean(exp_6_other) //16.428571
|
||||
```
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||||
**Résultat :**
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- Genre Femme :
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- Salaire moyen : 107,889.00 $
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- Âge moyen : 32.63 ans
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||||
- Expérience moyenne : 7.42 ans
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||||
- Genre Homme :
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- Salaire moyen : 121,389.87 $
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||||
- Âge moyen : 34.41 ans
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||||
- Expérience moyenne : 8.62 ans
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||||
- Genre Autre :
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||||
- Salaire moyen : 125,869.86 $
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||||
- Âge moyen : 39.57 ans
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||||
- Expérience moyenne : 16.43 ans
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[🏠](../ "Retour au sommaire") | [➡️](../EXO2/ "Exercice suivant (Exercice 2)")
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2
EXO1/scripts/init.sce
Normal file
2
EXO1/scripts/init.sce
Normal file
@ -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
|
||||
4
EXO1/scripts/q1.sce
Normal file
4
EXO1/scripts/q1.sce
Normal file
@ -0,0 +1,4 @@
|
||||
genre = tabul(csvString(:,3),"i") //récupère la liste des genres ainsi que leur occurence
|
||||
->genre(1) //liste les différents genres du tableau
|
||||
->genre(2) //donne l'occurence correspondant aux valeurs de "genre(1)"
|
||||
pie(genre(2),genre(1)) //ouvre un diagramme camembert représentant les genres en fonction de leur occurence
|
||||
22
EXO1/scripts/q2.sce
Normal file
22
EXO1/scripts/q2.sce
Normal file
@ -0,0 +1,22 @@
|
||||
genre_lvl = [csvString(:,3),csvString(:,4)] // crée une matrice 6699x2 avec les genres et le niveau d'études
|
||||
|
||||
high_homme = length(find(genre_lvl(:,2) == "0" & genre_lvl(:,1) == "Male")) // renvoie l'occurence d'hommes ayant un niveau d'étude de 0
|
||||
high_femme = length(find(genre_lvl(:,2) == "0" & genre_lvl(:,1) == "Female")) // renvoie l'occurence des femmes ayant un niveau d'étude de 0
|
||||
high_autre = length(find(genre_lvl(:,2) == "0" & genre_lvl(:,1) == "Other")) // renvoie l'occurence des autres ayant un niveau d'étude de 0
|
||||
|
||||
b_homme = length(find(genre_lvl(:,2) == "1" & genre_lvl(:,1) == "Male")) // renvoie l'occurence d'hommes ayant un niveau d'étude de 1
|
||||
b_femme = length(find(genre_lvl(:,2) == "1" & genre_lvl(:,1) == "Female")) // renvoie l'occurence des femmes ayant un niveau d'étude de 1
|
||||
b_autre = length(find(genre_lvl(:,2) == "1" & genre_lvl(:,1) == "Other")) // renvoie l'occurence des autres ayant un niveau d'étude de 1
|
||||
|
||||
m_homme = length(find(genre_lvl(:,2) == "2" & genre_lvl(:,1) == "Male")) // renvoie l'occurence des hommes ayant un niveau d'étude de 2
|
||||
m_femme = length(find(genre_lvl(:,2) == "2" & genre_lvl(:,1) == "Female")) // renvoie l'occurence des femmes ayant un niveau d'étude de 2
|
||||
m_autre = length(find(genre_lvl(:,2) == "2" & genre_lvl(:,1) == "Other")) // renvoie l'occurence des autres ayant un niveau d'étude de 2
|
||||
|
||||
d_homme = length(find(genre_lvl(:,2) == "3" & genre_lvl(:,1) == "Male")) // renvoie l'occurence des hommes ayant un niveau d'étude de 3
|
||||
d_femme = length(find(genre_lvl(:,2) == "3" & genre_lvl(:,1) == "Female")) // renvoie l'occurence des femmes ayant un niveau d'étude de 3
|
||||
d_autre = length(find(genre_lvl(:,2) == "3" & genre_lvl(:,1) == "Other")) // renvoie l'occurence des autres ayant un niveau d'étude de 3
|
||||
|
||||
temp = [high_homme, high_femme, high_autre;b_homme, b_femme, b_autre;m_homme, m_femme, m_autre;d_homme, d_femme, d_autre] //crée un tableau
|
||||
lvlEtude = [0,1,2,3]
|
||||
bar(lvlEtude,temp);
|
||||
legend("homme","femme","autre")
|
||||
6
EXO1/scripts/q3.sce
Normal file
6
EXO1/scripts/q3.sce
Normal file
@ -0,0 +1,6 @@
|
||||
metiers = tabul(csvString(:,5),"i") //récupère la liste des profession ainsi que leur occurence
|
||||
[occu,indice] = gsort(metiers(2)) //donne la liste des occurence trié ainsi que l'indice que son indice avant le tri
|
||||
profession = metiers(1) //stock la liste des profession dans une variable
|
||||
matrice_occurence = [occu(1:1),occu(2:2),occu(3:3),occu(4:4),occu(5:5),occu(6:6),occu(7:7),occu(8:8),occu(9:9),occu(10:10)]
|
||||
bar(matrice_occurence) //affiche l'histogramme des 10 professions avec le plus de monde
|
||||
legend(profession(indice(1:10))) //légende le graphe pour donner un nom à chaque colonne
|
||||
17
EXO1/scripts/q4.sce
Normal file
17
EXO1/scripts/q4.sce
Normal file
@ -0,0 +1,17 @@
|
||||
// Femme :
|
||||
indice_female = find(csvString(:,3) == "Female") //récupère les indice de la colonne 3 de data.csv contenant "Female"
|
||||
[valeurs] = csvString(indice_female,5) //récupère les métiers situés aux indices récupérés précédemment
|
||||
metiers_female = tabul(valeurs) //récupère les métiers sans doublons ainsi que leur occurence
|
||||
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(metiers_female(2)) //récupère et trie dans un tableau ce qu'on a relevé précédemment et relève leur indice d'avant
|
||||
liste_metiers_female = metiers_female(1) //récupère dans une variable la liste des métiers unique dans le but de la parcourir par indice
|
||||
liste_metiers_female(119) //relève le métiers recensant le plus de femmes
|
||||
|
||||
// Homme :
|
||||
indice_male = find(csvString(:,3) == "Male") //récupère les les indice de la colonne 3 de data.csv contenant "Male"
|
||||
[valeurs2] = csvString(indice_male,5) //récupère les métiers situés aux indices récupérés précédemment
|
||||
metiers_male = tabul(valeurs2) //récupère les métiers sans doublons ainsi que leur occurence
|
||||
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(metiers_male(2)) //récupère et trie dans un tableau ce qu'on a relevé précédemment et relève leur indice d'avant
|
||||
liste_metiers_male = metiers_male(1) //récupère dans une variable la liste des métiers unique dans le but de la parcourir par indice
|
||||
liste_metiers_male(11) //relève le métiers recensant le plus d'hommes
|
||||
|
||||
|
||||
31
EXO1/scripts/q5.sce
Normal file
31
EXO1/scripts/q5.sce
Normal file
@ -0,0 +1,31 @@
|
||||
indice_high = find(csvDouble(:,4) == 0 )
|
||||
salaire_high = csvDouble(indice_high,7)
|
||||
mean(salaire_high) //36706.694
|
||||
age_high = csvDouble(indice_high,2)
|
||||
mean(age_high) //26.854911
|
||||
exp_high = csvDouble(indice_high,6)
|
||||
mean(exp_high) //1.9151786
|
||||
|
||||
indice_b = find(csvDouble(:,4) == 1 )
|
||||
salaire_b = csvDouble(indice_b,7)
|
||||
mean(salaire_b) //95082.909
|
||||
age_b = csvDouble(indice_b,2)
|
||||
mean(age_b) //30.260179
|
||||
exp_b = csvDouble(indice_b,6)
|
||||
mean(exp_b) //5.4195631
|
||||
|
||||
indice_m = find(csvDouble(:,4) == 2 )
|
||||
salaire_m = csvDouble(indice_m,7)
|
||||
mean(salaire_m) //130112.06
|
||||
age_m = csvDouble(indice_m,2)
|
||||
mean(age_m) //35.171505
|
||||
exp_m = csvDouble(indice_m,6)
|
||||
mean(exp_m) //9.6456989
|
||||
|
||||
indice_p = find(csvDouble(:,4) == 3)
|
||||
salaire_p = csvDouble(indice_p,7)
|
||||
mean(salaire_p) //165651.46
|
||||
age_p = csvDouble(indice_p,2)
|
||||
mean(age_p) //41.154858
|
||||
exp_p = csvDouble(indice_p,6)
|
||||
mean(exp_p) //13.915267
|
||||
24
EXO1/scripts/q6.sce
Normal file
24
EXO1/scripts/q6.sce
Normal file
@ -0,0 +1,24 @@
|
||||
indice_6_female = find(csvString(:,3) == "Female" )
|
||||
salaire_6_female = csvDouble(indice_6_female,7)
|
||||
mean(salaire_6_female) //107889.00
|
||||
age_6_female = csvDouble(indice_6_female,2)
|
||||
mean(age_6_female) //32.626286
|
||||
exp_6_female = csvDouble(indice_6_female,6)
|
||||
mean(exp_6_female) //7.4201792
|
||||
|
||||
indice_6_male = find(csvString(:,3) == "Male" )
|
||||
salaire_6_male = csvDouble(indice_6_male,7)
|
||||
mean(salaire_6_male) //121389.87
|
||||
age_6_male = csvDouble(indice_6_male,2)
|
||||
mean(age_6_male) //34.416394
|
||||
exp_6_male = csvDouble(indice_6_male,6)
|
||||
mean(exp_6_male) //8.6169662
|
||||
|
||||
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||||
indice_6_other = find(csvString(:,3) == "Other" )
|
||||
salaire_6_other = csvDouble(indice_6_other,7)
|
||||
mean(salaire_6_other) //125869.86
|
||||
age_6_other = csvDouble(indice_6_other,2)
|
||||
mean(age_6_other) //39.571429
|
||||
exp_6_other = csvDouble(indice_6_other,6)
|
||||
mean(exp_6_other) //16.428571
|
||||
172
EXO4/README.md
172
EXO4/README.md
@ -1,11 +1,23 @@
|
||||
# Exercice 4 : Analyse des salaires
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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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# NON FINIT !!!
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||||
# NON FINIT !!!
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||||
# NON FINIT !!!
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||||
# NON FINIT !!!
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||||
# NON FINIT !!!
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||||
# NON FINIT !!!
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||||
# Exercice 4 : Analyse de la relation entre âge, expérience et salaire
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## Table des matières
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||||
1. [Initialisation des variables](#init)
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2. [Distribution des salaires par genre](#q1)
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3. [Histogramme des salaires moyens par niveau d'études](#q2)
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||||
4. [Statistiques descriptives des salaires](#q3)
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||||
5. [Répartition des salaires par genre](#q4)
|
||||
2. [Nuage de points et régression linéaire : Age vs Salaire](#q1)
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||||
3. [Nuage de points et régression linéaire : Expérience vs Salaire](#q2)
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---
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@ -16,37 +28,54 @@ Pour cette exercice, veuillez initaliser les variables suivantes :
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**[Script Scilab](scripts/init.sce) :**
|
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|
||||
```scilab
|
||||
D = csvRead('data.csv');
|
||||
DD = csvRead('data.csv',',','.','string');
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||||
genre = DD(:,3);
|
||||
// Charger les données depuis le fichier CSV
|
||||
data = csvRead('data.csv');
|
||||
|
||||
// Extraire les colonnes pertinentes (âge et salaire)
|
||||
age = data(:, 2);
|
||||
salaire = data(:, 7);
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||||
```
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---
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## Question 1 : Distribution des salaires par genre {#q1}
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||||
## Question 1 : Nuage de points et régression linéaire (Age vs Salaire) {#q1}
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||||
> Donnez, sous forme d'histogramme, la distribution des salaires suivant le genre.
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||||
> Tracez un nuage de points (age,salaire), et la droite de regression correspondante. Quel est le coefficient de corrélation ?
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||||
|
||||
**[Script Scilab](scripts/q1.sce) :**
|
||||
|
||||
```scilab
|
||||
D_homme = D(genre == 'Male',:);
|
||||
D_femme = D(genre == 'Female',:);
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||||
salaire_homme = D_homme(:,7);
|
||||
salaire_femme = D_femme(:,7);
|
||||
num_bins = 50;
|
||||
// Vérifier les dimensions
|
||||
disp(size(age));
|
||||
disp(size(salaire));
|
||||
|
||||
subplot(2, 1, 1);
|
||||
histplot(num_bins, salaire_homme);
|
||||
title("Distribution des salaires pour les hommes");
|
||||
xlabel("Salaire");
|
||||
ylabel("Fréquence");
|
||||
clf;
|
||||
|
||||
subplot(2, 1, 2);
|
||||
histplot(num_bins, salaire_femme);
|
||||
title("Distribution des salaires pour les femmes");
|
||||
xlabel("Salaire");
|
||||
ylabel("Fréquence");
|
||||
// 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);
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Résultat :**
|
||||
@ -82,98 +111,7 @@ title("Salaire moyen par niveau d''études");
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||||
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||||
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## Question 3 : Statistiques descriptives des salaires {#q3}
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||||
> Donnez les quartiles, interquartiles, minimum, maximum, moyenne, médiane, et écart-type des salaires. Tracez une boîte à moustaches.
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||||
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||||
**[Script Scilab](scripts/q3.sce) :**
|
||||
|
||||
```scilab
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||||
Q = quart(salaires)
|
||||
IQR = Q(3) - Q(1);
|
||||
min_salaire = min(salaires)
|
||||
max_salaire = max(salaires)
|
||||
mean(salaires)
|
||||
median(salaires)
|
||||
stdev(salaires)
|
||||
boxplot(salaires)
|
||||
```
|
||||
**Résultat :**
|
||||
|
||||
- Quartiles : [Q1, Q2 (médiane), Q3] = [70000, 115000, 160000]
|
||||
- Interquartile Range (IQR) : Q(3) - Q(1) = 90000
|
||||
- Minimum : 350
|
||||
- Maximum : 250000
|
||||
- Moyenne : 115326.96
|
||||
- Médiane : 115000
|
||||
- Écart-type : 52786.184
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Question 4 : Répartition des salaires par genre {#q4}
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||||
> Refaire la question précédente, en distinguant les genres. Tracez une boîte à moustache pour chaque genre. Commentaires ?
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||||
|
||||
**[Script Scilab](scripts/q4.sce) :**
|
||||
|
||||
```scilab
|
||||
QH = quart(salaire_homme)
|
||||
QF = quart(salaire_femme)
|
||||
IQH = QH(3) - QH(1)
|
||||
IQF = QF(3) - QF(1)
|
||||
min(salaire_homme)
|
||||
min(salaire_femme)
|
||||
max(salaire_homme)
|
||||
max(salaire_femme)
|
||||
mean(salaire_homme)
|
||||
mean(salaire_femme)
|
||||
median(salaire_homme)
|
||||
median(salaire_femme)
|
||||
stdev(salaire_homme)
|
||||
stdev(salaire_femme)
|
||||
|
||||
// boite à moustache hommes :
|
||||
boxplot(salaire_homme);
|
||||
title("Boîte à moustaches des salaires des hommes");
|
||||
ylabel("Salaires");
|
||||
|
||||
// boite à moustache femmes :
|
||||
boxplot(salaire_femme);
|
||||
title("Boîte à moustaches des salaires des femmes");
|
||||
ylabel("Salaires");
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Résultat :**
|
||||
|
||||
- Hommes :
|
||||
|
||||
- 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
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
- Femmes :
|
||||
|
||||
- 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
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
[⬅️](../EXO2/ "Exercice précédent (Exercice 2)") | [🏠](../ "Retour au sommaire") | [➡️](../EXO4/ "Exercice suivant (Exercice 4)")
|
||||
[⬅️](../EXO3/ "Exercice précédent (Exercice 3)") | [🏠](../ "Retour au sommaire") | [➡️](../EXO5/ "Exercice suivant (Exercice 5)")
|
||||
6
EXO4/scripts/init.sce
Normal file
6
EXO4/scripts/init.sce
Normal file
@ -0,0 +1,6 @@
|
||||
// Charger les données depuis le fichier CSV
|
||||
data = csvRead('data.csv');
|
||||
|
||||
// Extraire les colonnes pertinentes (âge et salaire)
|
||||
age = data(:, 2);
|
||||
salaire = data(:, 7);
|
||||
31
EXO4/scripts/q1.sce
Normal file
31
EXO4/scripts/q1.sce
Normal file
@ -0,0 +1,31 @@
|
||||
// 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);
|
||||
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