diff --git a/module2/exo5/exo5_R_fr.org b/module2/exo5/exo5_R_fr.org index 336a9f760971fcd52c97d0e11da9ea164474a9bb..03425dd5cc1b1d44ba5dee65fbd5b53b8df78fc0 100644 --- a/module2/exo5/exo5_R_fr.org +++ b/module2/exo5/exo5_R_fr.org @@ -42,30 +42,31 @@ data #+RESULTS: #+begin_example - Date Count Temperature Pressure Malfunction -1 4/12/81 6 66 50 0 -2 11/12/81 6 70 50 1 -3 3/22/82 6 69 50 0 -4 11/11/82 6 68 50 0 -5 4/04/83 6 67 50 0 -6 6/18/82 6 72 50 0 -7 8/30/83 6 73 100 0 -8 11/28/83 6 70 100 0 -9 2/03/84 6 57 200 1 -10 4/06/84 6 63 200 1 -11 8/30/84 6 70 200 1 -12 10/05/84 6 78 200 0 -13 11/08/84 6 67 200 0 -14 1/24/85 6 53 200 2 -15 4/12/85 6 67 200 0 -16 4/29/85 6 75 200 0 -17 6/17/85 6 70 200 0 -18 7/29/85 6 81 200 0 -19 8/27/85 6 76 200 0 -20 10/03/85 6 79 200 0 -21 10/30/85 6 75 200 2 -22 11/26/85 6 76 200 0 -23 1/12/86 6 58 200 1 + + Date Count Temperature Pressure Malfunction +1 4/12/81 6 66 50 0 +2 11/12/81 6 70 50 1 +3 3/22/82 6 69 50 0 +4 11/11/82 6 68 50 0 +5 4/04/83 6 67 50 0 +6 6/18/82 6 72 50 0 +7 8/30/83 6 73 100 0 +8 11/28/83 6 70 100 0 +9 2/03/84 6 57 200 1 +10 4/06/84 6 63 200 1 +11 8/30/84 6 70 200 1 +12 10/05/84 6 78 200 0 +13 11/08/84 6 67 200 0 +14 1/24/85 6 53 200 2 +15 4/12/85 6 67 200 0 +16 4/29/85 6 75 200 0 +17 6/17/85 6 70 200 0 +18 7/29/85 6 81 200 0 +19 8/27/85 6 76 200 0 +20 10/03/85 6 79 200 0 +21 10/30/85 6 75 200 2 +22 11/26/85 6 76 200 0 +23 1/12/86 6 58 200 1 #+end_example Le jeu de données nous indique la date de l'essai, le nombre de joints @@ -79,20 +80,7 @@ sur l'influence de la température ou de la pression sur les dysfonctionnements, nous nous concentrons sur les expériences où au moins un joint a été défectueux. -#+begin_src R :results output :session *R* :exports both -data = data[data$Malfunction>0,] -data -#+end_src -#+RESULTS: -: Date Count Temperature Pressure Malfunction -: 2 11/12/81 6 70 50 1 -: 9 2/03/84 6 57 200 1 -: 10 4/06/84 6 63 200 1 -: 11 8/30/84 6 70 200 1 -: 14 1/24/85 6 53 200 2 -: 21 10/30/85 6 75 200 2 -: 23 1/12/86 6 58 200 1 Très bien, nous avons une variabilité de température importante mais la pression est quasiment toujours égale à 200, ce qui devrait @@ -134,21 +122,23 @@ glm(formula = Malfunction/Count ~ Temperature, family = binomial(link = "logit") data = data, weights = Count) Deviance Residuals: - 2 9 10 11 14 21 23 --0.3015 -0.2836 -0.2919 -0.3015 0.6891 0.6560 -0.2850 + Min 1Q Median 3Q Max +-0.95227 -0.78299 -0.54117 -0.04379 2.65152 Coefficients: - Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) -(Intercept) -1.389528 3.195752 -0.435 0.664 -Temperature 0.001416 0.049773 0.028 0.977 + Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) +(Intercept) 5.08498 3.05247 1.666 0.0957 . +Temperature -0.11560 0.04702 -2.458 0.0140 * +--- +codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) - Null deviance: 1.3347 on 6 degrees of freedom -Residual deviance: 1.3339 on 5 degrees of freedom -AIC: 18.894 + Null deviance: 24.230 on 22 degrees of freedom +Residual deviance: 18.086 on 21 degrees of freedom +AIC: 35.647 -Number of Fisher Scoring iterations: 4 +Number of Fisher Scoring iterations: 5 #+end_example L'estimateur le plus probable du paramètre de température est 0.001416 @@ -185,6 +175,7 @@ sum(data_full$Malfunction)/sum(data_full$Count) #+end_src #+RESULTS: +: : [1] 0.06521739 Cette probabilité est donc d'environ $p=0.065$, sachant qu'il existe