From 1c09be7fffeb864cd22456564a114985cc7823ee Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: c7634a79930dd347a380ff9c518b6ce2 Date: Thu, 24 Feb 2022 19:41:07 +0000 Subject: [PATCH] Upload New File --- module3/exo3/exo_eval_pairs.html | 501 +++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 501 insertions(+) create mode 100644 module3/exo3/exo_eval_pairs.html diff --git a/module3/exo3/exo_eval_pairs.html b/module3/exo3/exo_eval_pairs.html new file mode 100644 index 0000000..dd9f72f --- /dev/null +++ b/module3/exo3/exo_eval_pairs.html @@ -0,0 +1,501 @@ + + + + + + + + + + + + + + +MOOC Recherche reproductible - Latence et de la capacité d’une connexion + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
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Les données ont été récupérées aux adresses suivantes :
+Connexion courte : http://mescal.imag.fr/membres/arnaud.legrand/teaching/2014/RICM4_EP_ping/liglab2.log.gz
+Connexion longue : http://mescal.imag.fr/membres/arnaud.legrand/teaching/2014/RICM4_EP_ping/liglab2.log.gz

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Travail sur la connexion courte

+
courte <- read.table("connexion_courte.csv" , sep = "," , dec = "." , header = T)
+
+

graphiques

+

On commence par représenter l’évolution de temps de transmission au cours du temps et l’évolution de la taille des messages au cours du temps.

+
ggplot(data = courte , mapping = aes(x = date , y = temps)) + geom_point() + labs(title = "temps de transmissions en fonction de la date")
+

+
ggplot(data = courte , mapping = aes(x = date , y = taille)) + geom_point() + labs(title = "taille du message  en fonction de la date")
+

+

Il est difficile de voir si le temps de transmission est liée à la taille du message avec ces graphs.

+
ggplot(data = courte , mapping = aes(x = taille , y = temps)) + geom_point() + labs(title = "temps de transmissions en fonction de la taille du message")
+

+

on voit une rupture vers 1480 bytes.

+

En dessous de cette rupture :

+
ggplot(data = subset(courte , taille < 1480) , mapping = aes(x = taille , y = temps)) + geom_point() + labs(title = "temps de transmissions en fonction de la taille du message")
+

+

Au dessus de cette rupture :

+
ggplot(data = subset(courte , taille >= 1480) , mapping = aes(x = taille , y = temps)) + geom_point() + labs(title = "temps de transmissions en fonction de la taille du message")
+

+
+
+

Régression

+

On fait donc deux régressions : une avec les messages en dessouss de 1480 bytes et une avec les messages au dessus.

+
dessous <- lm(temps~taille , data = subset(courte , taille < 1480))
+
+dessus <- lm(temps~taille , data = subset(courte , taille >= 1480))
+

En dessous de 1480 bytes :
+On estime L à 3.27604, et C à 3083.4193823

+
ggplot(data = subset(courte , taille < 1480) , mapping = aes(x = taille , y = temps)) + geom_point() + labs(title = "temps de transmissions en fonction de la taille du message") + geom_smooth(method = "lm" , col = "red")
+
## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
+

+

Au dessus :
+On estime L à 5.1448617, et C à 376.2150617

+
ggplot(data = subset(courte , taille >= 1480) , mapping = aes(x = taille , y = temps)) + geom_point() + labs(title = "temps de transmissions en fonction de la taille du message") + geom_smooth(method = "lm" , col = "red")
+
## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
+

+

Expliquer le temps d’envoi avec la taille du message ne semble pas être pertinent pour la connexion courte.

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+
+
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Travail sur la connexion longue

+
longue <- read.table("connexion_longue.csv" , sep = "," , dec = "." , header = T)
+
+

graphiques

+

On commence par représenter l’évolution de temps de transmission au cours du temps et l’évolution de la taille des messages au cours du temps.

+
ggplot(data = longue , mapping = aes(x = date , y = temps)) + geom_point() + labs(title = "temps de transmissions en fonction de la date")
+

+
ggplot(data = longue , mapping = aes(x = date , y = taille)) + geom_point() + labs(title = "taille du message  en fonction de la date")
+

+

Il est difficile de voir si le temps de transmission est liée à la taille du message avec ces graphs.

+
ggplot(data = longue , mapping = aes(x = taille , y = temps)) + geom_point() + labs(title = "temps de transmissions en fonction de la taille du message")
+

+

on voit une rupture vers 1480 bytes.

+

En dessous de cette rupture :

+
ggplot(data = subset(longue , taille < 1480) , mapping = aes(x = taille , y = temps)) + geom_point() + labs(title = "temps de transmissions en fonction de la taille du message")
+

+

Au dessus de cette rupture :

+
ggplot(data = subset(longue , taille >= 1480) , mapping = aes(x = taille , y = temps)) + geom_point() + labs(title = "temps de transmissions en fonction de la taille du message")
+

+
+
+

Régression

+

On fait donc deux régressions : une avec les messages en dessouss de 1480 bytes et une avec les messages au dessus.

+
dessous <- lm(temps~taille , data = subset(longue , taille < 1480))
+
+dessus <- lm(temps~taille , data = subset(longue , taille >= 1480))
+

En dessous de 1480 bytes :
+On estime L à 3.27604, et C à 3083.4193823

+
ggplot(data = subset(longue , taille < 1480) , mapping = aes(x = taille , y = temps)) + geom_point() + labs(title = "temps de transmissions en fonction de la taille du message") + geom_smooth(method = "lm" , col = "red")
+
## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
+

+

Au dessus :
+On estime L à 5.1448617, et C à 376.2150617

+
ggplot(data = subset(longue , taille >= 1480) , mapping = aes(x = taille , y = temps)) + geom_point() + labs(title = "temps de transmissions en fonction de la taille du message") + geom_smooth(method = "lm" , col = "red")
+
## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
+

+

Expliquer le temps d’envoi avec la taille du message ne semble pas être pertinent pour la connexion longue.

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+ + + + + + + + + + + + + + + -- 2.18.1