# 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 - Hommes](scripts/q1-homme.sce) :** ```scilab id_male = find(csvString(:,3) == "Male" ) salaire_male = csvDouble(id_male,7) exp_male = csvDouble(id_male,6) plot2d(salaire_male,exp_male,-1) [a,b] = reglin(salaire_male',exp_male') y_reg = a*salaire_male+b plot2d(salaire_male,y_reg,5) ``` **[Script Scilab - Femmes](scripts/q1-femme.sce) :** ```scilab id_female = find(csvString(:,3) == "Female" ) salaire_female = csvDouble(id_female,7) exp_female = csvDouble(id_female,6) plot2d(salaire_female,exp_female,-1) [a,b] = reglin(salaire_female',exp_female') y_reg = a*salaire_female+b plot2d(salaire_female,y_reg,5) ``` **Résultat :** - Nuage de points - Hommes : ![q1](img/q1-homme.png) - Nuage de points - Femmes : ![q1](img/q1-femme.png) - Commentaire : --- ## 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 - Niveau d'étude n°1](scripts/q2-1.sce) :** ```scilab indice_high = find(csvDouble(:,4) == 0 ) salaire_high = csvDouble(indice_high,7) exp_high = csvDouble(indice_high,6) plot2d(salaire_high,exp_high,-1) [a,b] = reglin(salaire_high',exp_high') y_reg = a*salaire_high+b plot2d(salaire_high,y_reg,5) ``` **[Script Scilab - Niveau d'étude n°2](scripts/q2-2.sce) :** ```scilab indice_b = find(csvDouble(:,4) == 1 ) salaire_b = csvDouble(indice_b,7) exp_b = csvDouble(indice_b,6) plot2d(salaire_b,exp_b,-1) [a,b] = reglin(salaire_b',exp_b') y_reg = a*salaire_b+b plot2d(salaire_b,y_reg,5) ``` **[Script Scilab - Niveau d'étude n°3](scripts/q2-3.sce) :** ```scilab indice_m = find(csvDouble(:,4) == 2 ) salaire_m = csvDouble(indice_m,7) exp_m = csvDouble(indice_m,6) plot2d(salaire_m,exp_m,-1) [a,b] = reglin(salaire_m',exp_m') y_reg = a*salaire_m+b plot2d(salaire_m,y_reg,5) ``` **[Script Scilab - Niveau d'étude n°4](scripts/q2-4.sce) :** ```scilab indice_p = find(csvDouble(:,4) == 3) salaire_p = csvDouble(indice_p,7) exp_p = csvDouble(indice_p,6) plot2d(salaire_p,exp_p,-1) [a,b] = reglin(salaire_p',exp_p') y_reg = a*salaire_p+b plot2d(salaire_p,y_reg,5) ``` **Résultat :**
Nuage de points pour le niveau d'étude n°1

Nuage de points pour le niveau d'étude n°1

Nuage de points pour le niveau d'étude n°2

Nuage de points pour le niveau d'étude n°2

Nuage de points pour le niveau d'étude n°3

Nuage de points pour le niveau d'étude n°3

Nuage de points pour le niveau d'étude n°4

Nuage de points pour le niveau d'étude n°4

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