From 3fcc5bcfe8143c057acdb66aade976cc19c62ceb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?F=C3=A9lix=20MARQUET?= <72651575+BreizhHardware@users.noreply.github.com> Date: Tue, 1 Apr 2025 15:43:00 +0200 Subject: [PATCH] feat: add multiple linear regression analysis for resistance data in Exercice 2.R --- Big Data/TP2/Exercice 2.R | 62 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 62 insertions(+) create mode 100644 Big Data/TP2/Exercice 2.R diff --git a/Big Data/TP2/Exercice 2.R b/Big Data/TP2/Exercice 2.R new file mode 100644 index 0000000..f2d231f --- /dev/null +++ b/Big Data/TP2/Exercice 2.R @@ -0,0 +1,62 @@ +# https://github.com/BreizhHardware/TD-R/tree/main/Big%20Data/TP2 +# 1. Compléter les tableaux suivants : +# Régression de la résistance à la rupture Y en fonction de l’épaisseur X1 + +# Création du jeu de données +resistance <- c(37.8, 22.5, 17.1, 10.8, 7.2, 42.3, 30.2, 19.4, 14.8, 9.5, 32.4, 21.6) +epaisseur <- c(4, 4, 3, 2, 1, 6, 4, 4, 1, 1, 3, 4) +densite <- c(4, 3.6, 3.1, 3.2, 3.0, 3.8, 3.8, 2.9, 3.8, 2.8, 3.4, 2.8) + +donnees <- data.frame(Y = resistance, X1 = epaisseur, X2 = densite) + +modele1 <- lm(Y ~ X1, data = donnees) +resume1 <- summary(modele1) + +# Affichage du tableau des coefficients et erreurs-types +cat("1. Régression de la résistance à la rupture Y en fonction de l'épaisseur X1\n") +coef_table1 <- coef(resume1) +cat("Coefficients et erreurs-types:\n") +print(coef_table1) + +# Tableau d'analyse de la variance +anova_table1 <- anova(modele1) +cat("\nSource de variation:\n") +print(anova_table1) + +# 2. Compléter les tableaux suivants : +# Régression de la résistance à la rupture Y en fonction de la densité X2 + +modele2 <- lm(Y ~ X2, data = donnees) +resume2 <- summary(modele2) + +cat("\n2. Régression de la résistance à la rupture Y en fonction de la densité X2\n") +coef_table2 <- coef(resume2) +cat("Coefficients et erreurs-types:\n") +print(coef_table2) + +# Tableau d'analyse de la variance +anova_table2 <- anova(modele2) +cat("\nSource de variation:\n") +print(anova_table2) + +# 3. Compléter les tableaux suivants : +# Régression de la résistance à la rupture Y en fonction de l’épaisseur X1 et de la densité X2 + +modele12 <- lm(Y ~ X1 + X2, data = donnees) +resume12 <- summary(modele12) + +cat("\n3. Régression de Y en fonction de X1 et X2\n") +coef_table12 <- coef(resume12) +cat("Coefficients et erreurs-types:\n") +print(coef_table12) + +# Tableau d'analyse de la variance +anova_table12 <- anova(modele12) +cat("\nSource de variation:\n") +print(anova_table12) + +# 4. Quel pourcentage de variation dans la résistance à la rupture est expliquée par chacune des régressions ? +cat("\n4. Pourcentage de variation expliquée:\n") +cat("Régression avec X1: ", round(resume1$r.squared * 100, 2), "%\n") +cat("Régression avec X2: ", round(resume2$r.squared * 100, 2), "%\n") +cat("Régression avec X1 et X2: ", round(resume12$r.squared * 100, 2), "%\n")