exercice 3 du module 3 fin

module3/exo3/exercice_fr.Rmd

@@ -21,8 +21,12 @@ Les données sont directement accéssible depuis le [gitlab de la formation](htt
 Si les données ne sont pas présentent sur l'ordinateur elles sont automatiquement téléchargées
 ```{r}
 data_nom = "Subject6_smoking.csv"
-data_url = "https://gitlab.inria.fr/learninglab/mooc-rr/mooc-rr-ressources/-/raw/master/module3/Practical_session/Subject6_smoking.csv?inline=false"
+git_url = "https://gitlab.inria.fr/learninglab/mooc-rr/mooc-rr-ressources/-/raw/master/"
+download_path = "module3/Practical_session/Subject6_smoking.csv?inline=false"
+data_url = paste0(git_url, download_path)
+```
 
+```{r}
 # Le fichier existe ?
 if(!file.exists(data_nom)) {
   # préciser method = "auto" sinon une colonne NA est rajoutée
@@ -148,17 +152,22 @@ for(i in 1:length(tranches_ages))
   non_fumeuses_mortes_ta   = intersect(non_fumeuses_mortes,   ta)
   
   # taux de mortalité fumeuses pour la tranche d'age ta
-  tmf_ta = length(fumeuses_mortes_ta) / (length(fumeuses_vivantes_ta) + length(fumeuses_mortes_ta))
+  nbf_mortes = length(fumeuses_mortes_ta)
+  nbf        = length(fumeuses_vivantes_ta) + length(fumeuses_mortes_ta)
+  tmf_ta = nbf_mortes / nbf
   
   # taux de mortalité non fumeuses pour la tranche d'age ta
-  tmnf_ta = length(non_fumeuses_mortes_ta) / (length(non_fumeuses_vivantes_ta) + length(non_fumeuses_mortes_ta))
+  nbnf_mortes = length(non_fumeuses_mortes_ta)
+  nbnf        = length(non_fumeuses_vivantes_ta) + length(non_fumeuses_mortes_ta)
+  tmnf_ta = nbnf_mortes / nbnf
   
   # -> pour le taux de mortalité
   # stockage de ces taux
   tm = c(tm, tmf_ta, tmnf_ta)
   
   # stockage des status
-    # le premier taux était pour les fumeuses de la tranche d'age donnée et le second pour les non fumeuses
+    # le premier taux était pour les fumeuses de la tranche d'age donnée et le 
+    # second pour les non fumeuses
   status = c(status, "fumeuses", "non fumeuses")
   
   # stockage tranche d'age
@@ -171,7 +180,8 @@ for(i in 1:length(tranches_ages))
 
 # data frame pour le taux de mortalité
 mortalite_tranche_age = NULL
-mortalite_tranche_age = data.frame(tm = tm, quantite = nm, status = status, tranches_ages = tas)
+mortalite_tranche_age = data.frame(tm = tm, quantite = nm, status = status,
+                                   tranches_ages = tas)
 ```
 
 
@@ -218,6 +228,12 @@ data$Death = as.numeric(data$Status == "Dead")
 ```
 
 ```{r}
-glm(data$Death ~ data$Age + data$Smoker)
+reg_log = glm(Death ~ Age + Smoker, family = binomial(link = logit), data = data)
 ```
+```{r}
+summary(reg_log)
+```
+La régression logistique permet rejeter l'hypothese affirmant que l'âge n'a pas d'effet sur la variable *Death* car la p-value est inférieure à 0.05 (<2e-16). 
+
+Il est cependant impossible de conclure quant à la nocivité du tabagisme étant donnée que la variable *Smoker* n'a pas un effet significatif sur la variable *Death* car la p-value est supérieure à 0.05 (0.0912).