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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. [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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## 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');
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csvString = csvRead('data.csv',[],[],'string');
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```
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## Question 1 : Nuage de points et régression linéaire (Age vs Salaire) {#q1}
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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) :**
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```scilab
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X=csvDouble(:,7);
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Y=csvDouble(:,2);
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plot2d(X,Y,-1);
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[a,b] = reglin(X',Y');
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y_reg = a*X+b;
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plot2d(X,y_reg,5);
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corrcoef(X,Y)
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```
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**Résultat :**
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- Coefficient de corrélation : 0.7280526
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- 
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## Question 2 : Nuage de points et régression linéaire : Expérience vs Salaire {#q2}
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> Tracez un nuage de points (expérience,salaire), et la droite de regression correspondante. Quel est le coefficient de corrélation ?
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**[Script Scilab](scripts/q2.sce) :**
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```scilab
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X=csvDouble(:,7);
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Y=csvDouble(:,6);
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plot2d(X,Y,-1);
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[a,b] = reglin(X',Y');
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y_reg = a*X+b;
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plot2d(X,y_reg,5);
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corrcoef(X,Y)
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```
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**Résultat :**
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- Coefficient de corrélation : 0.8089689
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- 
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