data-analytics

Analyse des données de référence avec le langage R. Maîtrise statistique de l'analyse des données, y compris la visualisation des données de base, les tests statistiques et l'inférence, ainsi que la modélisation linéaire

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apres l'installation, veuillez ajouter le package rmarkdown

install.packages("rmarkdown", dep = TRUE)

Dependances

-> library(questionr) -> library(dplyr) -> library(tidyverse)

TP SUR LES VECTEURS

Nous allons le presenter sous forme de TP

1 Creer d'un vecteur, après avoir fixé la grane de générateur à 39 créer un vecteur à 45 éléments, nommé _bruit composé de nombres aléatoires extraits d'une loi de Poisson de paramètre 5.

set.seed(39)
bruit=rpois(lambda= 5,45)
bruit

2. Afficher la valeur du quatrième élément

bruit [4]

3. Afficher les valeurs des 15 derniers éléments

bruit [31:45]

4. Afficher les valeurs des éléments 3,5,9,17 et 38

bruit [c(3, 5, 9, 17, 38)]

5. Afficher les valeurs inférieures à 5

bruit [bruit < 5]

6 Créer un nouveau vecteur bruitbis qui est une copie du vecteur bruit

bruitbis <- bruit

bruitbis[bruitbis < 5] = 0
bruitbis[bruitbis > 6] = 1

bruitbis

7. Proposer une autre solution à la question précédente à l'aide de la fonction ifelse()

bruitbis <- bruit
bruitbis <- ifelse(bruitbis < 5 ,0,1)
bruitbis

8. Combien d'éléments de bruits sont supérieurs à 3

length(bruit[bruit > 3])

set.seed(39)
bruit=rpois(lambda= 5,45)
bruit

length(bruit[bruit > 3])

Justification:Oui car le nombre d'elements superieurs a trois obtenu est égale, vue que nous avons fait usage de la fonction set.seed()

9. Calculer avec R l'expression (exp(4))+(sin(pi/4)/sqrt(14))

resultat=(exp(4))+(sin(pi/4)/sqrt(14))

resultat

MANIPULATION DES JEUX DE DONNEES

1.Charger le jeu de données diamonds du package tidyverse (fichier vecteurs) puis la mettre dans l'objet dia.

library(tidyverse)
data(diamonds)
dia <- diamonds

2. Renommer les variables suivantes: carat en Poids, price en Prix, cut en Coupure , color en Couleur , clarity en Clarté, x en longueur, y en largeur, z en porfondeur mm depth en Profondeur pourcentage Pour renommer les variables, nous allons utiliser la librairie dplyr

library(dplyr)
dia <- rename(dia, Poids = carat , Prix = price , Coupure = cut, Couleur = color , Clarte = clarity ,  Longueur = x , Largeur = y , Profondeur_mm = z, Profondeur_pourcentage = depth)

3. Créer une nouvelle base de données dia1 contenant la variable Surface égale au produit de la longueur et de la largeur

dia1 <- mutate(dia, Surface = Longueur * Largeur )

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@samglish, le 11 mars 2024 (BEIDI DINA SAMUEL) email:beidisamuel11@gmail.com