Analyse

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# Analyse
]
.author[
### Introduction à l’analyse de données avec R <a href='https://therbootcamp.github.io'> The R Bootcamp </a> <a href='https://therbootcamp.github.io/I2R_2022Oct/'> </a>  <a href='https://therbootcamp.github.io'> </a>  <a href='mailto:therbootcamp@gmail.com'> </a>  <a href='https://www.linkedin.com/company/basel-r-bootcamp/'> </a>
]
.date[
### Juin 2023
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 Introduction à l'analyse de données avec R | Juin 2023
 
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# Analyse

<ul>
 <li class="m1g">R(Studio) </li>
 <li class="m2g">Assignations</li>
 <li class="m3g">Fonctions</li>
 <li class="m4g">Données I/O</a></li>
 <li class="m5"><high>Analyse</high></li>
 <ul class="level">
 <li>Statistiques simples</li>
 <li>Graphiques simples</li>
 </ul>
</ul>

]

.pull-right5[

<img src="image/artifacts.png" height=420px> 
from <a href="https://xkcd.com//">xkcd.com</a>

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# Statistiques

<ul>
 <li class="m1g">R(Studio) </li>
 <li class="m2g">Assignations</li>
 <li class="m3g">Fonctions</li>
 <li class="m4g">Données I/O</a></li>
 <li class="m5">Analyse</li>
 <ul class="level">
 <li><high>Statistiques simples</high></li>
 <li>Graphiques simples</li>
 </ul>
</ul>

]

```r
# Charger des données dans un objet
tourisme <- read.csv("1_Data/tourisme.csv", fileEncoding = "UTF-8")

# Moyenne de Durée
mean(tourisme$Durée)
```

```
## [1] 2.428
```

```r
# Mediane de Durée
median(tourisme$Durée)
```

```
## [1] 2.28
```

```r
# Ecart type de Durée
sd(tourisme$Durée)
```

```
## [1] 1.017
```
]

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# Statistiques

<ul>
 <li class="m1g">R(Studio) </li>
 <li class="m2g">Assignations</li>
 <li class="m3g">Fonctions</li>
 <li class="m4g">Données I/O</a></li>
 <li class="m5">Analyse</li>
 <ul class="level">
 <li><high>Statistiques simples</high></li>
 <li>Graphiques simples</li>
 </ul>
</ul>

]

```r
# Charger des données dans un objet
tourisme <- read.csv("1_Data/tourisme.csv", fileEncoding = "UTF-8")

# Sommaire de Durée
summary(tourisme$Durée)
```

```
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu. 
##    1.50    1.87    2.28    2.43    2.63 
##    Max. 
##    9.53
```
]

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# Statistiques

<ul>
 <li class="m1g">R(Studio) </li>
 <li class="m2g">Assignations</li>
 <li class="m3g">Fonctions</li>
 <li class="m4g">Données I/O</a></li>
 <li class="m5">Analyse</li>
 <ul class="level">
 <li><high>Statistiques simples</high></li>
 <li>Graphiques simples</li>
 </ul>
</ul>

]

```r
# Charger des données dans un objet
tourisme <- read.csv("1_Data/tourisme.csv", fileEncoding = "UTF-8")

# Correlation entre Durée et Visiteurs
cor(tourisme$Durée, tourisme$Visiteurs)
```

```
## [1] -0.1524
```
]

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# Statistiques

<ul>
 <li class="m1g">R(Studio) </li>
 <li class="m2g">Assignations</li>
 <li class="m3g">Fonctions</li>
 <li class="m4g">Données I/O</a></li>
 <li class="m5">Analyse</li>
 <ul class="level">
 <li><high>Statistiques simples</high></li>
 <li>Graphiques simples</li>
 </ul>
</ul>

]

```r
# Charger des données dans un objet
tourisme <- read.csv("1_Data/tourisme.csv", fileEncoding = "UTF-8")

# Moyenne de Durée par Region
aggregate(
  tourisme$Durée ~ tourisme$Pays, 
  FUN = mean) |>
  head()
```

```
##   tourisme$Pays tourisme$Durée
## 1       Ägypten          2.585
## 2   Argentinien          2.479
## 3    Australien          2.216
## 4       Bahrain          2.000
## 5       Belgien          1.727
## 6     Brasilien          3.220
```
]

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# Statistiques

<ul>
 <li class="m1g">R(Studio) </li>
 <li class="m2g">Assignations</li>
 <li class="m3g">Fonctions</li>
 <li class="m4g">Données I/O</a></li>
 <li class="m5">Analyse</li>
 <ul class="level">
 <li><high>Statistiques simples</high></li>
 <li>Graphiques simples</li>
 </ul>
</ul>

]

```r
# Charger des données dans un objet
tourisme <- read.csv("1_Data/tourisme.csv", fileEncoding = "UTF-8")

# Comparaison de Durée par Pays
anova(lm(tourisme$Durée ~ tourisme$Pays))
```

```
## Warning in anova.lm(lm(tourisme$Durée
## ~ tourisme$Pays)): ANOVA F-tests on an
## essentially perfect fit are unreliable
```

```
## Analysis of Variance Table
## 
## Response: tourisme$Durée
##               Df Sum Sq Mean Sq F value
## tourisme$Pays 70   72.4    1.03     NaN
## Residuals      0    0.0     NaN        
##               Pr(>F)
## tourisme$Pays    NaN
## Residuals
```
]

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# Statistiques

<ul>
 <li class="m1g">R(Studio) </li>
 <li class="m2g">Assignations</li>
 <li class="m3g">Fonctions</li>
 <li class="m4g">Données I/O</a></li>
 <li class="m5">Analyse</li>
 <ul class="level">
 <li><high>Statistiques simples</high></li>
 <li>Graphiques simples</li>
 </ul>
</ul>

]

```r
# Charger des données dans un objet
tourisme <- read.csv("1_Data/tourisme.csv", fileEncoding = "UTF-8")

# Comparaison de Visiteurs par Region
anova(lm(tourisme$Visiteurs ~ tourisme$Region))
```

```
## Analysis of Variance Table
## 
## Response: tourisme$Visiteurs
##                 Df   Sum Sq Mean Sq
## tourisme$Region  4 7.15e+06 1787339
## Residuals       66 1.61e+08 2437029
##                 F value Pr(>F)
## tourisme$Region    0.73   0.57
## Residuals
```
]

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# Graphiques