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# https://github.com/BreizhHardware/TD-R/tree/main/TP3
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# Spécifier un miroir CRAN
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options(repos = c(CRAN = "https://cran.rstudio.com/"))
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# Installer le package readxl
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install.packages("readxl")
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# Charger le package readxl
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library(readxl)
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# Spécifier le chemin vers votre fichier .xlsx
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file_path <- "./TP3/tp3datas.xlsx"
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# Lire la feuille nommée "Exercice 1"
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data <- read_excel(file_path, sheet = "Exercice 2")
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# 1. Quelle est la population statistique observée ? La taille de l’échantillon ?
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# Extraire les effectifs du dataframe
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effectifs <- as.numeric(data[1, -1]) # Prendre tous les colonnes sauf la première
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# Calculer la taille de l'échantillon
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taille_echantillon <- sum(effectifs)
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# Afficher les résultats
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cat("Population statistique : Feuilles contaminées selon leur nombre de bourgeonnements\n")
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cat("Taille de l'échantillon :", taille_echantillon, "feuilles\n")
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# 2. Quel est le caractère statistique observé et sa nature ?
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cat("Caractère statistique : Nombre de bourgeonnements par feuille\n")
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cat("Nature : Quantitative discrète (nombres entiers de 0 à 10)\n")
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# 3. Représenter graphiquement les données ?
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# Créer un vecteur des valeurs (0 à 10 bourgeonnements)
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bourgeonnements <- 0:10
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# Créer le diagramme en bâtons
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barplot(effectifs,
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names.arg = bourgeonnements,
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main = "Distribution du nombre de bourgeonnements par feuille",
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xlab = "Nombre de bourgeonnements",
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ylab = "Nombre de feuilles",
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col = "lightblue",
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border = "black")
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# Ajouter une grille pour meilleure lisibilité
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grid()
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# 4. Calculer la moyenne et l’écart-type corrigé empirique du nombre de
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# bourgeonnements par feuille.
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# Créer un vecteur avec toutes les valeurs répétées selon leurs effectifs
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valeurs <- rep(0:10, effectifs)
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# Calculer la moyenne
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moyenne <- mean(valeurs)
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# Calculer l'écart-type corrigé empirique
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ecart_type <- sd(valeurs)
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# Afficher les résultats avec 3 décimales
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cat("Moyenne :", round(moyenne, 3), "bourgeonnements par feuille\n")
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cat("Écart-type corrigé :", round(ecart_type, 3), "bourgeonnements\n") |