stiti/SAE_2.04
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Marco ORFAO 2024-06-16 18:16:00 +02:00
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102
EXO1/README.md
View File

@ -19,8 +19,8 @@ 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
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
```
---
@ -32,8 +32,8 @@ csvString = csvRead("data.csv",[],[],'string') //ouvre data.csv en une
**[Script Scilab](scripts/q1.sce) :**
```scilab
genre = tabul(csvString(:,3),"i") //récupère la liste des genres ainsi que leur occurence
pie(genre(2),genre(1)) //ouvre un diagramme camembert représentant les genres en fonction de leur occurence
genre = tabul(csvString(:,3),"i"); //récupère la liste des genres ainsi que leur occurence
pie(genre(2),genre(1)); //ouvre un diagramme camembert représentant les genres en fonction de leur occurence
```
**Résultat :**
@ -105,7 +105,7 @@ bar(lvlEtude, temp);
legend("homme", "femme", "autre");
xlabel('Niveau de etude');
ylabel('Fréquence');
title('Fréquences des niveaux d'etudes par genre');
title('Fréquences des niveaux d''etudes par genre');
```
**Résultat :**
@ -122,12 +122,12 @@ title('Fréquences des niveaux d'etudes par genre');
```scilab
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(1,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
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(1,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
```
@ -145,20 +145,20 @@ legend(profession(indice(1:10))) //légende l
```scilab
// 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
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(indice_tri(1)); //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
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(indice_tri(1)); //relève le métiers recensant le plus d'hommes
```
**Résultat :**
@ -175,36 +175,36 @@ liste_metiers_male(11) //relève le métiers re
**[Script Scilab](scripts/q5.sce) :**
```scilab
indice_high = find(csvDouble(:,4) == 0 )
salaire_high = csvDouble(indice_high,7)
indice_high = find(csvDouble(:,4) == 0 );
salaire_high = csvDouble(indice_high,7);
mean(salaire_high) //36706.694
age_high = csvDouble(indice_high,2)
age_high = csvDouble(indice_high,2);
mean(age_high) //26.854911
exp_high = csvDouble(indice_high,6)
exp_high = csvDouble(indice_high,6);
mean(exp_high) //1.9151786
indice_b = find(csvDouble(:,4) == 1 )
salaire_b = csvDouble(indice_b,7)
indice_b = find(csvDouble(:,4) == 1 );
salaire_b = csvDouble(indice_b,7);
mean(salaire_b) //95082.909
age_b = csvDouble(indice_b,2)
age_b = csvDouble(indice_b,2);
mean(age_b) //30.260179
exp_b = csvDouble(indice_b,6)
exp_b = csvDouble(indice_b,6);
mean(exp_b) //5.4195631
indice_m = find(csvDouble(:,4) == 2 )
salaire_m = csvDouble(indice_m,7)
indice_m = find(csvDouble(:,4) == 2 );
salaire_m = csvDouble(indice_m,7);
mean(salaire_m) //130112.06
age_m = csvDouble(indice_m,2)
age_m = csvDouble(indice_m,2);
mean(age_m) //35.171505
exp_m = csvDouble(indice_m,6)
exp_m = csvDouble(indice_m,6);
mean(exp_m) //9.6456989
indice_p = find(csvDouble(:,4) == 3)
salaire_p = csvDouble(indice_p,7)
indice_p = find(csvDouble(:,4) == 3);
salaire_p = csvDouble(indice_p,7);
mean(salaire_p) //165651.46
age_p = csvDouble(indice_p,2)
age_p = csvDouble(indice_p,2);
mean(age_p) //41.154858
exp_p = csvDouble(indice_p,6)
exp_p = csvDouble(indice_p,6);
mean(exp_p) //13.915267
```
@ -240,29 +240,29 @@ mean(exp_p) //13.915267
**[Script Scilab](scripts/q6.sce) :**
```scilab
indice_6_female = find(csvString(:,3) == "Female" )
salaire_6_female = csvDouble(indice_6_female,7)
indice_6_female = find(csvString(:,3) == "Female" );
salaire_6_female = csvDouble(indice_6_female,7);
mean(salaire_6_female)
age_6_female = csvDouble(indice_6_female,2)
age_6_female = csvDouble(indice_6_female,2);
mean(age_6_female)
exp_6_female = csvDouble(indice_6_female,6)
exp_6_female = csvDouble(indice_6_female,6);
mean(exp_6_female)
indice_6_male = find(csvString(:,3) == "Male" )
salaire_6_male = csvDouble(indice_6_male,7)
indice_6_male = find(csvString(:,3) == "Male" );
salaire_6_male = csvDouble(indice_6_male,7);
mean(salaire_6_male)
age_6_male = csvDouble(indice_6_male,2)
age_6_male = csvDouble(indice_6_male,2);
mean(age_6_male)
exp_6_male = csvDouble(indice_6_male,6)
exp_6_male = csvDouble(indice_6_male,6);
mean(exp_6_male)
indice_6_other = find(csvString(:,3) == "Other" )
salaire_6_other = csvDouble(indice_6_other,7)
indice_6_other = find(csvString(:,3) == "Other" );
salaire_6_other = csvDouble(indice_6_other,7);
mean(salaire_6_other)
age_6_other = csvDouble(indice_6_other,2)
age_6_other = csvDouble(indice_6_other,2);
mean(age_6_other)
exp_6_other = csvDouble(indice_6_other,6)
exp_6_other = csvDouble(indice_6_other,6);
mean(exp_6_other)
```

4
EXO1/scripts/q1.sce
View File

@ -1,2 +1,2 @@
genre = tabul(csvString(:,3),"i") //récupère la liste des genres ainsi que leur occurence
pie(genre(2),genre(1)) //ouvre un diagramme camembert représentant les genres en fonction de leur occurence
genre = tabul(csvString(:,3),"i"); //récupère la liste des genres ainsi que leur occurence
pie(genre(2),genre(1)); //ouvre un diagramme camembert représentant les genres en fonction de leur occurence

2
EXO1/scripts/q2.sce
View File

@ -54,4 +54,4 @@ bar(lvlEtude, temp);
legend("homme", "femme", "autre");
xlabel('Niveau de etude');
ylabel('Fréquence');
title('Fréquences des niveaux d'etudes par genre');
title("Fréquences des niveaux d''etudes par genre");

12
EXO1/scripts/q3.sce
View File

@ -1,6 +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
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(1,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

24
EXO1/scripts/q4.sce
View File

@ -1,17 +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
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(indice_tri(1)); //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
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(indice_tri(1)); //relève le métiers recensant le plus d'hommes

32
EXO1/scripts/q5.sce
View File

@ -1,31 +1,31 @@
indice_high = find(csvDouble(:,4) == 0 )
salaire_high = csvDouble(indice_high,7)
indice_high = find(csvDouble(:,4) == 0 );
salaire_high = csvDouble(indice_high,7);
mean(salaire_high) //36706.694
age_high = csvDouble(indice_high,2)
age_high = csvDouble(indice_high,2);
mean(age_high) //26.854911
exp_high = csvDouble(indice_high,6)
exp_high = csvDouble(indice_high,6);
mean(exp_high) //1.9151786
indice_b = find(csvDouble(:,4) == 1 )
salaire_b = csvDouble(indice_b,7)
indice_b = find(csvDouble(:,4) == 1 );
salaire_b = csvDouble(indice_b,7);
mean(salaire_b) //95082.909
age_b = csvDouble(indice_b,2)
age_b = csvDouble(indice_b,2);
mean(age_b) //30.260179
exp_b = csvDouble(indice_b,6)
exp_b = csvDouble(indice_b,6);
mean(exp_b) //5.4195631
indice_m = find(csvDouble(:,4) == 2 )
salaire_m = csvDouble(indice_m,7)
indice_m = find(csvDouble(:,4) == 2 );
salaire_m = csvDouble(indice_m,7);
mean(salaire_m) //130112.06
age_m = csvDouble(indice_m,2)
age_m = csvDouble(indice_m,2);
mean(age_m) //35.171505
exp_m = csvDouble(indice_m,6)
exp_m = csvDouble(indice_m,6);
mean(exp_m) //9.6456989
indice_p = find(csvDouble(:,4) == 3)
salaire_p = csvDouble(indice_p,7)
indice_p = find(csvDouble(:,4) == 3);
salaire_p = csvDouble(indice_p,7);
mean(salaire_p) //165651.46
age_p = csvDouble(indice_p,2)
age_p = csvDouble(indice_p,2);
mean(age_p) //41.154858
exp_p = csvDouble(indice_p,6)
exp_p = csvDouble(indice_p,6);
mean(exp_p) //13.915267

24
EXO1/scripts/q6.sce
View File

@ -1,24 +1,24 @@
indice_6_female = find(csvString(:,3) == "Female" )
salaire_6_female = csvDouble(indice_6_female,7)
indice_6_female = find(csvString(:,3) == "Female" );
salaire_6_female = csvDouble(indice_6_female,7);
mean(salaire_6_female)
age_6_female = csvDouble(indice_6_female,2)
age_6_female = csvDouble(indice_6_female,2);
mean(age_6_female)
exp_6_female = csvDouble(indice_6_female,6)
exp_6_female = csvDouble(indice_6_female,6);
mean(exp_6_female)
indice_6_male = find(csvString(:,3) == "Male" )
salaire_6_male = csvDouble(indice_6_male,7)
indice_6_male = find(csvString(:,3) == "Male" );
salaire_6_male = csvDouble(indice_6_male,7);
mean(salaire_6_male)
age_6_male = csvDouble(indice_6_male,2)
age_6_male = csvDouble(indice_6_male,2);
mean(age_6_male)
exp_6_male = csvDouble(indice_6_male,6)
exp_6_male = csvDouble(indice_6_male,6);
mean(exp_6_male)
indice_6_other = find(csvString(:,3) == "Other" )
salaire_6_other = csvDouble(indice_6_other,7)
indice_6_other = find(csvString(:,3) == "Other" );
salaire_6_other = csvDouble(indice_6_other,7);
mean(salaire_6_other)
age_6_other = csvDouble(indice_6_other,2)
age_6_other = csvDouble(indice_6_other,2);
mean(age_6_other)
exp_6_other = csvDouble(indice_6_other,6)
exp_6_other = csvDouble(indice_6_other,6);
mean(exp_6_other)

22
EXO2/README.md
View File

@ -17,8 +17,8 @@ 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
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
```
---
@ -30,8 +30,8 @@ csvString = csvRead("data.csv",[],[],'string') //ouvre data.csv en une
**[Script Scilab](scripts/q1.sce) :**
```scilab
ages = tabul(csvDouble(:,2))
bar(ages(:,1),ages(:,2))
ages = tabul(csvDouble(:,2));
bar(ages(:,1),ages(:,2));
```
**Résultat :**
@ -47,8 +47,8 @@ bar(ages(:,1),ages(:,2))
**[Script Scilab](scripts/q2.sce) :**
```scilab
exp = tabul(csvDouble(:,6))
bar(exp(:,1),exp(:,2))
exp = tabul(csvDouble(:,6));
bar(exp(:,1),exp(:,2));
```
**Résultat :**
@ -72,10 +72,10 @@ quart(csvDouble(:,2)) //quartile
iqr(csvDouble(:,2)) //interquartile
stdev(csvDouble(:,2)) //ecart-type
age = tabul(csvDouble(:,2))
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(age(:,2))
liste_age = age(:,1)
mode = liste_age(35) //mode
age = tabul(csvDouble(:,2));
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(age(:,2));
liste_age = age(:,1);
mode = liste_age(indice_tri(1)) //mode
```
**Résultat :**
@ -104,7 +104,7 @@ atomsInstall("stixbox")
atomsLoad("stixbox")
// Utilisation de stibox
boxplot(csvDouble(:,2),"whisker",0.25,"orientation","horizontal")
boxplot(csvDouble(:,2),"whisker",0.25,"orientation","horizontal");
```
**Résultat :**

4
EXO2/scripts/init.sce
View File

@ -1,2 +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
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
EXO2/scripts/q1.sce
View File

@ -1,2 +1,2 @@
ages = tabul(csvDouble(:,2))
bar(ages(:,1),ages(:,2))
ages = tabul(csvDouble(:,2));
bar(ages(:,1),ages(:,2));

4
EXO2/scripts/q2.sce
View File

@ -1,2 +1,2 @@
exp = tabul(csvDouble(:,6))
bar(exp(:,1),exp(:,2))
exp = tabul(csvDouble(:,6));
bar(exp(:,1),exp(:,2));

8
EXO2/scripts/q3.sce
View File

@ -6,7 +6,7 @@ quart(csvDouble(:,2)) //quartile
iqr(csvDouble(:,2)) //interquartile
stdev(csvDouble(:,2)) //ecart-type
age = tabul(csvDouble(:,2))
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(age(:,2))
liste_age = age(:,1)
mode = liste_age(35) //mode
age = tabul(csvDouble(:,2));
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(age(:,2));
liste_age = age(:,1);
mode = liste_age(indice_tri(1)) //mode

2
EXO2/scripts/q4.sce
View File

@ -5,4 +5,4 @@ atomsInstall("stixbox")
atomsLoad("stixbox")
// Utilisation de stibox
boxplot(csvDouble(:,2),"whisker",0.25,"orientation","horizontal")
boxplot(csvDouble(:,2),"whisker",0.25,"orientation","horizontal");

10
EXO2/scripts/q5.sce
View File

@ -6,11 +6,11 @@ quart(csvDouble(:,6)) //quartile
iqr(csvDouble(:,6)) //interquartile
stdev(csvDouble(:,6)) //ecart-type
exp = tabul(csvDouble(:,6))
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(exp(:,2))
liste_exp = exp(:,1)
mode = liste_exp(33) //mode
exp = tabul(csvDouble(:,6));
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(exp(:,2));
liste_exp = exp(:,1);
mode = liste_exp(indice_tri(1)) //mode
atomsInstall("stixbox")
atomsLoad("stixbox")
boxplot(csvDouble(:,6),"whisker",0.25,"orientation","horizontal")
boxplot(csvDouble(:,6),"whisker",0.25,"orientation","horizontal");

58
EXO3/README.md
View File

@ -16,8 +16,8 @@ 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
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
```
---
@ -29,25 +29,25 @@ csvString = csvRead("data.csv",[],[],'string') //ouvre data.csv en une
**[Script Scilab - hommes](scripts/q1-homme.sce) :**
```scilab
id_male = find(csvString(:,3) == "Male" )
salaire_male = csvDouble(id_male,7)
histplot(10,salaire_male,normalization=%f)
id_male = find(csvString(:,3) == "Male" );
salaire_male = csvDouble(id_male,7);
histplot(10,salaire_male,normalization=%f);
```
**[Script Scilab - femmes](scripts/q1-femme.sce) :**
```scilab
id_female = find(csvString(:,3) == "Female" )
salaire_female = csvDouble(id_female,7)
histplot(10,salaire_female,normalization=%f)
id_female = find(csvString(:,3) == "Female" );
salaire_female = csvDouble(id_female,7);
histplot(10,salaire_female,normalization=%f);
```
**[Script Scilab - autres](scripts/q1-autres.sce) :**
```scilab
id_other = find(csvString(:,3) == "Other" )
salaire_other = csvDouble(id_other,7)
histplot(10,salaire_other,normalization=%f)
id_other = find(csvString(:,3) == "Other" );
salaire_other = csvDouble(id_other,7);
histplot(10,salaire_other,normalization=%f);
```
**Résultat :**
@ -70,28 +70,28 @@ Autres :
**[Script Scilab](scripts/q2.sce) :**
```scilab
indice_high = find(csvDouble(:,4) == 0 )
salaire_high = csvDouble(indice_high,7)
moy_h = mean(salaire_high)
indice_high = find(csvDouble(:,4) == 0 );
salaire_high = csvDouble(indice_high,7);
moy_h = mean(salaire_high);
indice_b = find(csvDouble(:,4) == 1 )
salaire_b = csvDouble(indice_b,7)
moy_b = mean(salaire_b)
indice_b = find(csvDouble(:,4) == 1 );
salaire_b = csvDouble(indice_b,7);
moy_b = mean(salaire_b);
indice_m = find(csvDouble(:,4) == 2 )
salaire_m = csvDouble(indice_m,7)
moy_m = mean(salaire_m)
indice_m = find(csvDouble(:,4) == 2 );
salaire_m = csvDouble(indice_m,7);
moy_m = mean(salaire_m);
indice_p = find(csvDouble(:,4) == 3)
salaire_p = csvDouble(indice_p,7)
moy_p = mean(salaire_p)
indice_p = find(csvDouble(:,4) == 3);
salaire_p = csvDouble(indice_p,7);
moy_p = mean(salaire_p);
matrice = [moy_h,moy_b,moy_m,moy_p]
bar([0,1,2,3],matrice)
matrice = [moy_h,moy_b,moy_m,moy_p];
bar([0,1,2,3],matrice);
xlabel("Niveau d''études");
ylabel("Salaire moyen");
@ -122,10 +122,10 @@ stdev(csvDouble(:,7)) //ecart-type
sal = tabul(csvDouble(:,7));
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(sal(:,2));
liste_exp = sal(:,1);
mode = liste_exp(200) //mode
mode = liste_exp(indice_tri(1)) //mode
atomsLoad("stixbox")
boxplot(csvDouble(:,7),"orientation","horizontal")
atomsLoad("stixbox");
boxplot(csvDouble(:,7),"orientation","horizontal");
```
**Résultat :**
@ -247,7 +247,7 @@ boxplot(salaire_male,"orientation","horizontal")
- Commentaires :
...
les 3 diagrammes moustaches sembles être très similaires. Le placement de la médiane et des quartiles se confondent.
---
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4
EXO3/scripts/init.sce
View File

@ -1,2 +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
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

6
EXO3/scripts/q1-autres.sce
View File

@ -1,3 +1,3 @@
id_other = find(csvString(:,3) == "Other" )
salaire_other = csvDouble(id_other,7)
histplot(10,salaire_other,normalization=%f)
id_other = find(csvString(:,3) == "Other" );
salaire_other = csvDouble(id_other,7);
histplot(10,salaire_other,normalization=%f);

6
EXO3/scripts/q1-femme.sce
View File

@ -1,3 +1,3 @@
id_female = find(csvString(:,3) == "Female" )
salaire_female = csvDouble(id_female,7)
histplot(10,salaire_female,normalization=%f)
id_female = find(csvString(:,3) == "Female" );
salaire_female = csvDouble(id_female,7);
histplot(10,salaire_female,normalization=%f);

6
EXO3/scripts/q1-homme.sce
View File

@ -1,3 +1,3 @@
id_male = find(csvString(:,3) == "Male" )
salaire_male = csvDouble(id_male,7)
histplot(10,salaire_male,normalization=%f)
id_male = find(csvString(:,3) == "Male" );
salaire_male = csvDouble(id_male,7);
histplot(10,salaire_male,normalization=%f);

28
EXO3/scripts/q2.sce
View File

@ -1,25 +1,25 @@
indice_high = find(csvDouble(:,4) == 0 )
salaire_high = csvDouble(indice_high,7)
moy_h = mean(salaire_high)
indice_high = find(csvDouble(:,4) == 0 );
salaire_high = csvDouble(indice_high,7);
moy_h = mean(salaire_high);
indice_b = find(csvDouble(:,4) == 1 )
salaire_b = csvDouble(indice_b,7)
moy_b = mean(salaire_b)
indice_b = find(csvDouble(:,4) == 1 );
salaire_b = csvDouble(indice_b,7);
moy_b = mean(salaire_b);
indice_m = find(csvDouble(:,4) == 2 )
salaire_m = csvDouble(indice_m,7)
moy_m = mean(salaire_m)
indice_m = find(csvDouble(:,4) == 2 );
salaire_m = csvDouble(indice_m,7);
moy_m = mean(salaire_m);
indice_p = find(csvDouble(:,4) == 3)
salaire_p = csvDouble(indice_p,7)
moy_p = mean(salaire_p)
indice_p = find(csvDouble(:,4) == 3);
salaire_p = csvDouble(indice_p,7);
moy_p = mean(salaire_p);
matrice = [moy_h,moy_b,moy_m,moy_p]
bar([0,1,2,3],matrice)
matrice = [moy_h,moy_b,moy_m,moy_p];
bar([0,1,2,3],matrice);
xlabel("Niveau d''études");
ylabel("Salaire moyen");

6
EXO3/scripts/q3.sce
View File

@ -9,7 +9,7 @@ stdev(csvDouble(:,7)) //ecart-type
sal = tabul(csvDouble(:,7));
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(sal(:,2));
liste_exp = sal(:,1);
mode = liste_exp(200) //mode
mode = liste_exp(indice_tri(1)) //mode
atomsLoad("stixbox")
boxplot(csvDouble(:,7),"orientation","horizontal")
atomsLoad("stixbox");
boxplot(csvDouble(:,7),"orientation","horizontal");

29
EXO4/README.md
View File

@ -14,9 +14,8 @@ Pour cette exercice, veuillez initaliser les variables suivantes :
**[Script Scilab](scripts/init.sce) :**
```scilab
D = csvRead('data.csv');
DD = csvRead('data.csv',',','.','string');
genre = DD(:,3);
csvDouble = csvRead('data.csv');
csvString = csvRead('data.csv',[],[],'string');
```
---
@ -28,12 +27,12 @@ genre = DD(:,3);
**[Script Scilab](scripts/q1.sce) :**
```scilab
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)
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)
```
@ -51,12 +50,12 @@ corrcoef(X,Y)
**[Script Scilab](scripts/q2.sce) :**
```scilab
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)
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)
```

4
EXO4/scripts/init.sce
View File

@ -1,2 +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
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

12
EXO4/scripts/q1.sce
View File

@ -1,7 +1,7 @@
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)
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)

12
EXO4/scripts/q2.sce
View File

@ -1,7 +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)
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)

4
EXO5/README.md
View File

@ -57,7 +57,7 @@ plot2d(salaire_female,y_reg,5)
![q1](img/q1-femme.png)
- Commentaire :
D'après les deux droites de régressions, lorsque l'on compare les hommes et les femmes, les femmes semblent avoir un meilleur salaire pour une expèrience moindre,
---
## Question 2 : Nuage de points et régression linéaire : Expérience vs Salaire par niveau d'études {#q2}
@ -128,7 +128,7 @@ plot2d(salaire_p,y_reg,5)
![q2](img/q2-4.png)
- Commentaires :
La répartition des points sur les 4 graphes sont assez similaires, les 4 droites sont donc quasiment identiques.
---
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