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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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# 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

# Installer R
cliquez sur le lien pour l'installer
https://cran.r-project.org/bin/windows/base/

# Installer rstudio
cliquez sur le lien pour l'installer
http://www.rstudio.com/products/rstudio/download/

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.

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

### 2. Afficher la valeur du quatrième élément

```r
bruit [4]

```

### 3. Afficher les valeurs des 15 derniers éléments

```r
bruit [31:45]

```

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

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

```

### 5. Afficher les valeurs inférieures à 5

```r
bruit [bruit < 5]
```

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

```r

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()_

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

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

```r
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))

```r
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.

```r
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

```r
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

```r
dia1 <- mutate(dia, Surface = Longueur * Largeur )
```
------------------------------------------------------------
@samglish, le 11 mars 2024 (BEIDI DINA SAMUEL)
email:beidisamuel11@gmail.com
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