Logiciel R

TP 1

help(round)

2^3

round(3.7)

exp(1)

exp(0)

ceiling(-3.8)

floor(-3.8)

x=3

v=c(3,8,5)

w=c(2:10)

z=seq(2,14,2)

a=seq(1,5)

b=seq(3,7)

a+b

a^b

a*b

cos(a)

a^10

sum(a)

prod(a)

length(a)

max(a)

min(a)

b[3]

LETTERS

letters

#exercice 1.2

x=c(1:5)

(z=x+y)

u=(x^2)

y=c(1.4,3.2,5.4,2.7,1.8)

max(z)

sum(z)

imp=seq(1,20,2)

expo=exp(imp)

expo[7]

length(expo)

expo[(n-2):n]

#exercice 1.3

u=seq(1,50)

v=2^u

w=u^2

u[w==v]

which(w==v)

#exercice 1.4

t=c(1.75,1.94,1.55,1.83,1.89,1.75,1.79,1.90,1.63,1.69)

p=c(85,93,52,90,80,78,90,85,56,52)

imc=p/t^2

imc

"maigreur"=LETTERS[which(imc>16.5&imc<18.5)]

"famine"=LETTERS[which(imc<16.5)]

"corpulence normale"=LETTERS[which(imc>18.5&imc<25)]

"supoids"=LETTERS[which(imc>25&imc<30)]

"obesite moderee"=LETTERS[which(imc>30&imc<35)]

"obesite severe"=LETTERS[which(imc>35&imc<40)]

"obesite morbide"=LETTERS[which(imc>40)]

x=seq(0,2*pi,0.1)

cosinusx=cos(x)

sinusx=sin(x)

tangantex=tan(x)

plot(x,cosinusx,col="red",xlab="abscisses",ylab="ordonnes",type="l")

(erreur=abs(tan(x)-sin(x)/cos(x)))

maxerreur=max(erreur)

plot(x,erreur,type="l")

TP2

#ec=read.table("nom du fichier"), header=TRUE)

#exercice 2.1

ec=read.table("ec.csv",header=TRUE)

ec$Color.code=factor(ec$Color.code , labels=c("bleu-gris","marron-jaune","marron claire","marron","marron foncé"))

ec$Color.code

effectifs=table(ec)

freqs=prop.table(effectifs)

pie(effectifs,main="repartition couleur des yeux",col=c("blue","yellow","red","pink","brown"),cex=1)

#legendes pie= histogramme , cex=taille

barplot(effectifs,main="repartition couleur des yeux",xlab="couleur des yeux",ylab="effectifs"),col=c("black")

#main=titre , xlab abscisse, ylab ordonneé, col=c vecteur couleur

#exercice 2.2

tad=read.table("TAD.csv",header=TRUE)

tad$TA_dias # c le non de la colonne

mean(tad$TA_dias)#moyenne

median(tad$TA_dias)

sd(tad$TA_dias)#ecart type

var(tad$TA_dias)

range(tad$TA_dias)#etendue

IQR(tad$TA_dias)#acart interquantile

quantile(tad$TA_dias)

hv=hist(tad$TA_dias)#affiche l'histogramme de "tad$TA_dias"

hv$counts # dans les donnée de hv il faut liste des effectifs de catégorie (frequency)

which(hv$counts==max(hv$counts))# dans la liste "hv$counts" il faut selectionner selectionner l'indice (la position de l'indice nodale la colonne la plus grande)

hv$mids[3]# mids= milieu des intervalles

# il faut tjrs mettre hv$ pour dire qu'il s'agit d'une colonne dans les données de hv

boxplot(tad$TA_dias,main="boite à moustache des pressions artérielles",ylab="pressions arterielles")# ouvrir une boite a moustache dans le fichier plot

#exercice2.3

galton=read.table("galton.csv",header=TRUE,sep=";",dec=".")# separer par ; et les decimale de la taile sont separer par un "."

galtonfilles=subset(galton,sex=="F",select=height)#subset = selectionner dans le tableau le sex"F" et la taille des filles

galtonfilles$height #

#galton=transformer(galton,nomcolonne=vecteurdonnées)

#boxplot(height ~ (en fonction de) sex, data=galton) c'est pour ouvrir une boite à moustache de la taille en fonction du sex

boxplot(height~sex,data=galton)

#moyenne tailles des enfants: mean(galton$height)

#moyenne tailles des filles : mean(galtonfille)

#exercice 2.4

#il faut modifier le dossier piscines1.csv pour qu'il soit en colonnes comme le dossier piscine1.edit.csv

piscine=read.table("piscine1-edit.csv",header=TRUE,sep=";",dec=",")

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