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feat: add statistical analysis and visualization for weight data in R
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71
TP_estimateurs/Exercice1.R
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71
TP_estimateurs/Exercice1.R
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# Création du vecteur de données
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poids <- c(0.64, 0.65, 0.73, 0.60, 0.65, 0.77, 0.82, 0.64, 0.66, 0.72,
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0.87, 0.84, 0.66, 0.76, 0.63, 0.52, 0.66, 0.45, 0.74, 0.79)
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# Configuration de la mise en page 1x2
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par(mfrow=c(1,2))
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# 1. Représenter graphiquement les données pour un le modèle gaussien semble-t-il pertinent ?
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# Création de l'histogramme avec courbe de densité
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hist(poids,
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probability = TRUE,
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main = "Histogramme des poids des cocons",
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xlab = "Poids (g)",
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ylab = "Densité",
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col = "lightblue",
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breaks = "FD")
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# Ajout de la courbe de densité normale
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curve(dnorm(x, mean=mean(poids), sd=sd(poids)),
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add=TRUE,
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col="red",
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lwd=2)
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# Création du diagramme Q-Q
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qqnorm(poids,
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main = "Diagramme Q-Q Normal",
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xlab = "Quantiles théoriques",
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ylab = "Quantiles observés")
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qqline(poids, col="red")
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# Réinitialisation de la mise en page
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par(mfrow=c(1,1))
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# Affichage des statistiques descriptives
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summary(poids)
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# 2. Calculer une esƟmaƟon sans biais de la moyenne et de la variance 2
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# du modèle gaussien en foncƟon de ces données. Superposer la courbe obtenue et conclure.
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# Calcul des estimateurs
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moyenne <- mean(poids)
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variance <- var(poids)
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ecart_type <- sqrt(variance)
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# Affichage des résultats
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cat("Estimation de la moyenne (μ̂):", round(moyenne, 4), "g\n")
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cat("Estimation de la variance (σ̂²):", round(variance, 6), "g²\n")
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cat("Estimation de l'écart-type (σ̂):", round(ecart_type, 4), "g\n")
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# Création du graphique avec la courbe de densité estimée
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hist(poids,
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probability = TRUE,
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main = "Distribution des poids avec courbe normale estimée",
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xlab = "Poids (g)",
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ylab = "Densité",
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col = "lightblue",
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breaks = "FD")
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# Superposition de la courbe de densité normale avec les paramètres estimés
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curve(dnorm(x, mean = moyenne, sd = ecart_type),
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col = "red",
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lwd = 2,
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add = TRUE)
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# Ajout d'une légende
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legend("topright",
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legend = c("Densité normale estimée"),
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col = "red",
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lwd = 2)
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