mirror of
https://github.com/BreizhHardware/TD-R.git
synced 2026-01-18 16:47:34 +01:00
97 lines
3.2 KiB
R
97 lines
3.2 KiB
R
# https://github.com/BreizhHardware/TD-R/tree/main/TP3
|
||
|
||
# Spécifier un miroir CRAN
|
||
options(repos = c(CRAN = "https://cran.rstudio.com/"))
|
||
|
||
# Installer le package readxl
|
||
install.packages("readxl")
|
||
|
||
# Charger le package readxl
|
||
library(readxl)
|
||
|
||
# Spécifier le chemin vers votre fichier .xlsx
|
||
file_path <- "./TP3/tp3datas.xlsx"
|
||
|
||
# Lire la feuille nommée "Exercice 1"
|
||
data <- read_excel(file_path, sheet = "Exercice 5", col_names = FALSE)
|
||
|
||
data_matrix <- as.matrix(data)
|
||
|
||
# 1. Quelles sont les populations observées ?
|
||
cat("Populations observées : Composant bleu, Composant jaune, Composant vert\n")
|
||
|
||
# 2. Quel est le caractère statistique observé, sa nature ?
|
||
|
||
cat("\nCaractère statistique : Durée de vie des composants, mesurée en temps\n")
|
||
cat("Nature : Quantitative continue (mesures de temps)\n")
|
||
|
||
# 3. Calculer les moyennes et les écart-types corrigés du temps écoulé pour chaque
|
||
# composant
|
||
|
||
# Extraire les données de chaque composant en supprimant les NA et le "("
|
||
composant_bleu <- as.numeric(na.omit(data_matrix[1, -1][data_matrix[1, -1] != "("]))
|
||
composant_jaune <- as.numeric(na.omit(data_matrix[2, -1][data_matrix[2, -1] != "("]))
|
||
composant_vert <- as.numeric(na.omit(data_matrix[3, -1][data_matrix[3, -1] != "("]))
|
||
|
||
# Calculer les moyennes
|
||
moy_bleu <- mean(composant_bleu)
|
||
moy_jaune <- mean(composant_jaune)
|
||
moy_vert <- mean(composant_vert)
|
||
|
||
# Calculer les écart-types corrigés
|
||
sd_bleu <- sd(composant_bleu)
|
||
sd_jaune <- sd(composant_jaune)
|
||
sd_vert <- sd(composant_vert)
|
||
|
||
# Afficher les résultats
|
||
cat("\nMoyennes :\n")
|
||
cat("Composant bleu :", round(moy_bleu, 2), "\n")
|
||
cat("Composant jaune :", round(moy_jaune, 2), "\n")
|
||
cat("Composant vert :", round(moy_vert, 2), "\n")
|
||
|
||
cat("\nÉcart-types corrigés :\n")
|
||
cat("Composant bleu :", round(sd_bleu, 2), "\n")
|
||
cat("Composant jaune :", round(sd_jaune, 2), "\n")
|
||
cat("Composant vert :", round(sd_vert, 2), "\n")
|
||
|
||
# 4. Tracer le diagramme des moyennes avec des barres d’erreurs d’un écart-type.
|
||
|
||
# Créer les données pour le graphique
|
||
composants <- c("Bleu", "Jaune", "Vert")
|
||
moyennes <- c(moy_bleu, moy_jaune, moy_vert)
|
||
ecart_types <- c(sd_bleu, sd_jaune, sd_vert)
|
||
|
||
# Créer le graphique de barres
|
||
barplot_result <- barplot(moyennes,
|
||
names.arg = composants,
|
||
ylim = c(0, max(moyennes + ecart_types) + 1),
|
||
main = "Moyennes des temps ecoules par composant",
|
||
xlab = "Composants",
|
||
ylab = "Temps ecoule",
|
||
col = c("lightblue", "yellow", "lightgreen"))
|
||
|
||
# Ajouter les barres d'erreur
|
||
arrows(x0 = barplot_result,
|
||
y0 = moyennes - ecart_types,
|
||
x1 = barplot_result,
|
||
y1 = moyennes + ecart_types,
|
||
angle = 90,
|
||
code = 3,
|
||
length = 0.1)
|
||
|
||
# Ajouter une grille
|
||
grid()
|
||
|
||
# 5. Réaliser un box-plot comparatif des 3 composants.
|
||
|
||
# Créer un boxplot comparatif
|
||
boxplot(list("Bleu" = composant_bleu,
|
||
"Jaune" = composant_jaune,
|
||
"Vert" = composant_vert),
|
||
main = "Distribution des temps ecoules par composant",
|
||
xlab = "Composants",
|
||
ylab = "Temps ecoule",
|
||
col = c("lightblue", "yellow", "lightgreen"))
|
||
|
||
# Ajouter une grille
|
||
grid() |