diff --git a/module2/exo5/exo5_fr.Rmd b/module2/exo5/exo5_fr.Rmd index 479d7823321976e2d925d00ea599e205bfbd8cc7..7684124348a6f51691eced07939c58c2fd6ed77b 100644 --- a/module2/exo5/exo5_fr.Rmd +++ b/module2/exo5/exo5_fr.Rmd @@ -73,6 +73,20 @@ régression logistique. logistic_reg = glm(data=data, Malfunction/Count ~ Temperature, weights=Count, family=binomial(link='logit')) summary(logistic_reg) +``` +```{r} +#il faudrait peut-être stocker les données dans une data frame à la place de data = data +#lorsque l'on dispose de données évenementielles (binaire) et que l'on souhaite l'influence d'un paramètre sur la probabilité d'occurence de l'évenement (défaillance)on procède à une régression logistique. +mod1<-glm(disfonctionnement~temperature, data = df, family = "binomial"("logit")) +summary(mod1) +exp(coefficients(mod1))#donne la variable à expliquer par rapport à l'estimation : 0,049 +#on par du principe de l'hypothèse où le disfonctionement est minimisé +#regression linéaire, correlation et test-t +#si le disfonctionement ne suit pas une loi normale +cor.test(df$disfonctionement, df$temperature, method = "spearman") + +t.test(df$disfonctionement==0, df$temperature[df$disfonctionement==1], var.equal=TRUE)#variable réponse (disfonctionement)variable explicative (temperature) + ``` L'estimateur le plus probable du paramètre de température est 0.001416 @@ -92,6 +106,9 @@ rmv <- predict(logistic_reg,list(Temperature=tempv),type="response") plot(tempv,rmv,type="l",ylim=c(0,1)) points(data=data, Malfunction/Count ~ Temperature) ``` +```{r} +#j'aurai introduit : point(data = shuttle, disfonctionement~temperature) +``` Comme on pouvait s'attendre au vu des données initiales, la température n'a pas d'impact notable sur la probabilité d'échec des @@ -113,6 +130,12 @@ lançeur est donc de $1-(1-p^2)^3 \approx 1.2%$. Ça serait vraiment pas de chance... Tout est sous contrôle, le décollage peut donc avoir lieu demain comme prévu. +```{r} +# la prediction est de 0,2 (20%)dans les conditions similaires aux essais +#il faudrait pouvoir voir les données des essais +#on peut supposer que pour une diminution de la température lors des essais d'une unité le pourcentage augment de 0,2 par unité +`` + Seulement, le lendemain, la navette Challenger explosera et emportera avec elle ses sept membres d'équipages. L'opinion publique est fortement touchée et lors de l'enquête qui suivra, la fiabilité des