#Exo 1 ad <- file.choose() iris75<-read.csv(ad, sep=';') data <- iris75@data Tx_Mono <- iris75$Tx_Mono Tx_Ouvrier <- iris75$Tx_Ouvrier Revenu <- iris75$Revenu X <- iris75$X #Exo 2 summary(Revenu) summary(X) #Exo 3 data <- iris75 data$Riche <- "Riche" data$Ouest <- "Ouest" #Exo 4 data$Riche[Revenu<35000] <- "Pauvre" data$Ouest[X>651000] <- "Est" #Exo 5 contingence <- table(data$Riche,data$Ouest) profil_ligne <- prop.table(contingence, margin = 1) profil_col <- prop.table(contingence, margin = 2) #Exo 6 mosaicplot(contingence) mosaicplot(contingence,shade=TRUE) #Exo 7 chisq.test(contingence) res_chi2 <- chisq.test(contingence) summary(res_chi2) #Exo 8 attendu <- res_chi2$expected chi2 <- res_chi2$statistic contribchi2 <- ((contingence - attendu)^2 / attendu)/chi2 #Exo 9 tapply(Revenu,data$Ouest,"mean") boxplot(Revenu ~ data$Ouest) #Exo 10 #anova <- aov(Revenu ~ data$Ouest) #summary(anova) anov <- lm(Revenu ~ data$Ouest) anova(anov) #summary(anov) #Exo 11 plot(Tx_Ouvrier,Revenu,type="n") points(Tx_Ouvrier[data$Ouest=="Est"], Revenu[data$Ouest=="Est"]) #points(Tx_Ouvrier[data$Ouest=="Ouest"], Revenu[data$Ouest=="Ouest"],pch=16, col="red") points(Tx_Ouvrier[data$Ouest=="Ouest"], Revenu[data$Ouest=="Ouest"],col='red') #Exo 12 anov2 <- lm(Revenu ~ data$Ouest + Tx_Ouvrier) anova(anov2) summary(anov2) anova(anov2,anov) #c <- coef(anov2) #abline(c[1]+c[2], c[3], col= 'red') #abline(c[1], c[3]) #Exo 13 anov3 <- lm(Revenu ~ data$Ouest * Tx_Ouvrier) anova(anov3) summary(anov3) anova(anov3,anov2) #step(anov3) #step(anov2) #Exo 14 c <- coef(anov3) abline(c[1]+c[2], c[3]+c[4], col= 'red') abline(c[1], c[3]) c[1]+c[2] + (c[3]+c[4])* mean(Tx_Ouvrier) c[1] + c[3]* mean(Tx_Ouvrier) #c2 <- coef(anova2) #abline(c2[1]+c[2], c2[3]) #abline(c2[1]-c[2], c2[3])