TD4
Exercice 1 :
1. Importer le data.frame iris du package datasets. Le data.frame obtenu contient les colonnes "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width" "Species".
Combien y a t’il de lignes?
2. On s’intéresse à la distribution de la variable "Sepal.Length". Calculer moyenne m et l’écart-type s de cette variable.
3. Etudier et commenter les graphes suivants : a. histogramme (hist())
b. arbre (stem() )
c. graphe Sepal.Length versus loi normale (qqnorm()) d. densité (plot(density()) )
4. Générer 8 échantillons de la même taille que la variable "Sepal.Length",
suivant la loi normale de paramètres m et s. Tracer dans une même fenêtre graphique 9 histogrammes, les 8 obtenus par simulation, et celui de la variable "Sepal.Length".
Commenter.
5. Faire de même pour les autres graphes (densité et qqnorm())
Exercice 2 :
1. Tracer dans une même fenêtre graphique 9 qqnorm, les 3 premiers obtenus avec des échantillons issus de la loi normale de taille 10, les trois suivants de taille 100, les trois suivants de taille 1000. Commenter.
2. Même travail pour les densités, avec 9 échantillons suivant une loi du chi deux (rchisq()) , les 3 premiers obtenus avec des échantillons de taille 100, les trois suivants de taille 1000, les trois suivants de taille 10000. Commenter.
Exercice 3 :
1. Importer le fichier airquality du package cluster. Le data.frame obtenu contient les colonnes "Ozone" "Solar.R" "Wind" "Temp" "Month" "Day" . Tracer un graphe Ozone/Solar.R, (plot()) puis Ozone/Solar.R pour 3 niveaux de temperature (coplot()). Commenter
