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2026-01-14 15:54:13 +01:00 · 2024-04-22 15:28:03 +02:00
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commit 88ff5dbae1
47 changed files with 753 additions and 46 deletions
--- a/Multidimensionnelle/ADN/.idea/.gitignore
+++ b/Multidimensionnelle/ADN/.idea/.gitignore
@@ -0,0 +1,10 @@
+# Default ignored files
+/shelf/
+/workspace.xml
+# Editor-based HTTP Client requests
+/httpRequests/
+# Datasource local storage ignored files
+/dataSources/
+/dataSources.local.xml
+# GitHub Copilot persisted chat sessions
+/copilot/chatSessions
--- a/Multidimensionnelle/ADN/.idea/ADN.iml
+++ b/Multidimensionnelle/ADN/.idea/ADN.iml
@@ -0,0 +1,11 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<module type="JAVA_MODULE" version="4">
+  <component name="NewModuleRootManager" inherit-compiler-output="true">
+    <exclude-output />
+    <content url="file://$MODULE_DIR$">
+      <excludeFolder url="file://$MODULE_DIR$/.idea/copilot/chatSessions" />
+    </content>
+    <orderEntry type="inheritedJdk" />
+    <orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
+  </component>
+</module>
--- a/Multidimensionnelle/ADN/.idea/discord.xml
+++ b/Multidimensionnelle/ADN/.idea/discord.xml
@@ -0,0 +1,7 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="DiscordProjectSettings">
+    <option name="show" value="PROJECT_FILES" />
+    <option name="description" value="" />
+  </component>
+</project>
--- a/Multidimensionnelle/ADN/.idea/misc.xml
+++ b/Multidimensionnelle/ADN/.idea/misc.xml
@@ -0,0 +1,19 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="ProjectRootManager" version="2" languageLevel="JDK_20" default="true" project-jdk-name="20" project-jdk-type="JavaSDK">
+    <output url="file://$PROJECT_DIR$/out" />
+  </component>
+  <component name="RMarkdownSettings">
+    <option name="renderProfiles">
+      <map>
+        <entry key="file://$PROJECT_DIR$/main.rmd">
+          <value>
+            <RMarkdownRenderProfile>
+              <option name="outputDirectoryUrl" value="file://$PROJECT_DIR$" />
+            </RMarkdownRenderProfile>
+          </value>
+        </entry>
+      </map>
+    </option>
+  </component>
+</project>
--- a/Multidimensionnelle/ADN/.idea/modules.xml
+++ b/Multidimensionnelle/ADN/.idea/modules.xml
@@ -0,0 +1,8 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="ProjectModuleManager">
+    <modules>
+      <module fileurl="file://$PROJECT_DIR$/.idea/ADN.iml" filepath="$PROJECT_DIR$/.idea/ADN.iml" />
+    </modules>
+  </component>
+</project>
--- a/Multidimensionnelle/ADN/.idea/rGraphicsSettings.xml
+++ b/Multidimensionnelle/ADN/.idea/rGraphicsSettings.xml
@@ -0,0 +1,9 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="RGraphicsSettings">
+    <option name="height" value="450" />
+    <option name="resolution" value="75" />
+    <option name="version" value="2" />
+    <option name="width" value="720" />
+  </component>
+</project>
--- a/Multidimensionnelle/ADN/.idea/rMarkdownGraphicsSettings.xml
+++ b/Multidimensionnelle/ADN/.idea/rMarkdownGraphicsSettings.xml
@@ -0,0 +1,7 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="RMarkdownGraphicsSettings">
+    <option name="globalResolution" value="75" />
+    <option name="version" value="2" />
+  </component>
+</project>
--- a/Multidimensionnelle/ADN/.idea/rSettings.xml
+++ b/Multidimensionnelle/ADN/.idea/rSettings.xml
@@ -0,0 +1,8 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="RSettings">
+    <option name="interpreterPath" value="/usr/local/bin/R" />
+    <option name="loadWorkspace" value="true" />
+    <option name="saveWorkspace" value="true" />
+  </component>
+</project>
--- a/Multidimensionnelle/ADN/.idea/vcs.xml
+++ b/Multidimensionnelle/ADN/.idea/vcs.xml
@@ -0,0 +1,6 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="VcsDirectoryMappings">
+    <mapping directory="$PROJECT_DIR$/../.." vcs="Git" />
+  </component>
+</project>
--- a/Multidimensionnelle/ADN/ADN.iml
+++ b/Multidimensionnelle/ADN/ADN.iml
@@ -0,0 +1,8 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<module type="R_MODULE" version="4">
+  <component name="NewModuleRootManager" inherit-compiler-output="true">
+    <exclude-output />
+    <content url="file://$MODULE_DIR$" />
+    <orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
+  </component>
+</module>
--- a/Multidimensionnelle/ADN/main.rmd
+++ b/Multidimensionnelle/ADN/main.rmd
@@ -0,0 +1,6 @@
+```{r}
+library(FactoMineR)
+data(iris)
+res.test <- PCA(iris[,1:4], scale.unit=TRUE, ncp=4)
+res.test
+```
--- a/Multidimensionnelle/DM
+++ b/Multidimensionnelle/DM
@@ -0,0 +1,10 @@
+# Default ignored files
+/shelf/
+/workspace.xml
+# Editor-based HTTP Client requests
+/httpRequests/
+# Datasource local storage ignored files
+/dataSources/
+/dataSources.local.xml
+# GitHub Copilot persisted chat sessions
+/copilot/chatSessions
--- a/Multidimensionnelle/DM
+++ b/Multidimensionnelle/DM
@@ -0,0 +1,9 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<module type="JAVA_MODULE" version="4">
+  <component name="NewModuleRootManager" inherit-compiler-output="true">
+    <exclude-output />
+    <content url="file://$MODULE_DIR$" />
+    <orderEntry type="inheritedJdk" />
+    <orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
+  </component>
+</module>
--- a/Multidimensionnelle/DM
+++ b/Multidimensionnelle/DM
@@ -0,0 +1,7 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="DiscordProjectSettings">
+    <option name="show" value="PROJECT_FILES" />
+    <option name="description" value="" />
+  </component>
+</project>
--- a/Multidimensionnelle/DM
+++ b/Multidimensionnelle/DM
@@ -0,0 +1,19 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="ProjectRootManager" version="2" languageLevel="JDK_20" default="true" project-jdk-name="20" project-jdk-type="JavaSDK">
+    <output url="file://$PROJECT_DIR$/out" />
+  </component>
+  <component name="RMarkdownSettings">
+    <option name="renderProfiles">
+      <map>
+        <entry key="file://$PROJECT_DIR$/DM_ACP.Rmd">
+          <value>
+            <RMarkdownRenderProfile>
+              <option name="outputDirectoryUrl" value="file://$PROJECT_DIR$" />
+            </RMarkdownRenderProfile>
+          </value>
+        </entry>
+      </map>
+    </option>
+  </component>
+</project>
--- a/Multidimensionnelle/DM
+++ b/Multidimensionnelle/DM
@@ -0,0 +1,8 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="ProjectModuleManager">
+    <modules>
+      <module fileurl="file://$PROJECT_DIR$/.idea/DM ACP.iml" filepath="$PROJECT_DIR$/.idea/DM ACP.iml" />
+    </modules>
+  </component>
+</project>
--- a/ACP/.idea/rGraphicsSettings.xml
+++ b/ACP/.idea/rGraphicsSettings.xml
@@ -0,0 +1,9 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="RGraphicsSettings">
+    <option name="height" value="450" />
+    <option name="resolution" value="75" />
+    <option name="version" value="2" />
+    <option name="width" value="720" />
+  </component>
+</project>
--- a/ACP/.idea/rMarkdownGraphicsSettings.xml
+++ b/ACP/.idea/rMarkdownGraphicsSettings.xml
@@ -0,0 +1,7 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="RMarkdownGraphicsSettings">
+    <option name="globalResolution" value="75" />
+    <option name="version" value="2" />
+  </component>
+</project>
--- a/ACP/.idea/rSettings.xml
+++ b/ACP/.idea/rSettings.xml
@@ -0,0 +1,6 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="RSettings">
+    <option name="interpreterPath" value="/usr/local/bin/R" />
+  </component>
+</project>
--- a/Multidimensionnelle/DM
+++ b/Multidimensionnelle/DM
@@ -0,0 +1,6 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="VcsDirectoryMappings">
+    <mapping directory="$PROJECT_DIR$/../.." vcs="Git" />
+  </component>
+</project>
--- a/Multidimensionnelle/DM
+++ b/Multidimensionnelle/DM
@@ -1,12 +1,12 @@
 ---
 title: "DM Statistique exploratoire multidimensionelle - Arthur DANJOU"
 output:
-  pdf_document: default
-  html_document:
-    df_print: paged
-editor_options: 
-  markdown: 
-    wrap: 72
+pdf_document: default
+html_document:
+df_print: paged
+editor_options:
+markdown:
+wrap: 72
 ---

 ------------------------------------------------------------------------
@@ -28,23 +28,23 @@ knitr::opts_chunk$set(include = FALSE)
 # PARTIE 1 : Calcul de composantes principales sous R (Sans FactoMineR)

 -   Vide l'environnement de travail, initialise la matrice avec laquelle
-    vous allez travailler
+vous allez travailler

 ```{r}
-rm(list=ls())
+rm(list = ls())
 ```

 -   Importation du jeu de données (compiler ce qui est ci-dessous mais
-    NE SURTOUT PAS MODIFIER)
+NE SURTOUT PAS MODIFIER)

 ```{r}
 library(dplyr)
-notes_MAN <- read.table("notes_MAN.csv", sep=";", dec=",", row.names=1, header=TRUE)
+notes_MAN <- read.table("notes_MAN.csv", sep = ";", dec = ",", row.names = 1, header = TRUE)
 # on prépare le jeu de données en retirant la colonne des Mentions
 # qui est une variable catégorielle
-notes_MAN_prep <- notes_MAN[,-1]
+notes_MAN_prep <- notes_MAN[, -1]

-X <- notes_MAN[1:6,]%>%select(c("Probas","Analyse","Anglais","MAN.Stats","Stats.Inférentielles"))
+X <- notes_MAN[1:6,] %>% select(c("Probas", "Analyse", "Anglais", "MAN.Stats", "Stats.Inférentielles"))
 # on prépare le jeu de données en retirant la colonne des Mentions
 # qui est une variable catégorielle
 # View(X)
@@ -52,19 +52,19 @@ X <- notes_MAN[1:6,]%>%select(c("Probas","Analyse","Anglais","MAN.Stats","Stats.
 ```

 ```{r}
-X <- scale(X,center=TRUE,scale=TRUE)
+X <- scale(X, center = TRUE, scale = TRUE)
 X
 ```

 -   Question 1 : que fait la fonction “scale” dans la cellule ci-dessus
-    ? (1 point)
+? (1 point)

 La fonction *scale* permet de normaliser et de réduire notre matrice X.

 -   Question 2: utiliser la fonction eigen afin de calculer les valeurs
-    propres et vecteurs propres de la matrice de corrélation de X. Vous
-    stockerez les valeurs propres dans un vecteur nommé lambda et les
-    vecteurs propres dans une matrice nommée vect (1 point).
+propres et vecteurs propres de la matrice de corrélation de X. Vous
+stockerez les valeurs propres dans un vecteur nommé lambda et les
+vecteurs propres dans une matrice nommée vect (1 point).

 ```{r}
 cor_X <- cor(X)
@@ -78,7 +78,7 @@ lambda
 ```

 -   Question 3 : quelle est la part d’inertie expliquée par les 2
-    premières composantes principales ? (1 point)
+premières composantes principales ? (1 point)

 ```{r}
 inertie_total_1 <- sum(diag(cor_X)) # Inertie est égale à la trace de la matrice de corrélation
@@ -90,26 +90,26 @@ inertie_axes
 ```

 -   Question 4 : calculer les coordonnées des individus sur les deux
-    premières composantes principales (1 point)
+premières composantes principales (1 point)

 ```{r}
 C <- X %*% vect
-C[,1:2]
+C[, 1:2]
 ```

 -   Question 5 : représenter les individus sur le plan formé par les
-    deux premières composantes principales (1 point)
+deux premières composantes principales (1 point)

 ```{r}
 colors <- c('blue', 'red', 'green', 'yellow', 'purple', 'orange')
 plot(
-  C[,1],C[,2], 
-  main="Coordonnées des individus par rapport \n aux deux premières composantes principales",
+  C[, 1], C[, 2],
+  main = "Coordonnées des individus par rapport \n aux deux premières composantes principales",
  xlab = "Première composante principale",
  ylab = "Deuxieme composante principale",
  panel.first = grid(),
  col = colors,
-  pch=15
+  pch = 15
 )
 legend(x = 'topleft', legend = rownames(X), col = colors, pch = 15)
 ```
@@ -122,7 +122,7 @@ legend(x = 'topleft', legend = rownames(X), col = colors, pch = 15)
 étudiants.

 -   Question 1 : Écrire maximum 2 lignes de code qui renvoient le nombre
-    d’individus et le nombre de variables.
+d’individus et le nombre de variables.

 ```{r}
 nrow(notes_MAN_prep) # Nombre d'individus
@@ -161,7 +161,7 @@ summary(res.notes, nbind = Inf, nbelements = Inf, nb.dec = 2)
 eigen_values <- res.notes$eig

 bplot <- barplot(
-  eigen_values[, 1], 
+  eigen_values[, 1],
  names.arg = 1:nrow(eigen_values),
  main = "Eboulis des valeurs propres",
  xlab = "Principal Components",
@@ -169,11 +169,11 @@ bplot <- barplot(
  col = "lightblue"
 )
 lines(x = bplot, eigen_values[, 1], type = "b", col = "red")
-abline(h=1, col = "darkgray", lty = 5)
+abline(h = 1, col = "darkgray", lty = 5)
 ```

 -   Question 4 : Quelles sont les coordonnées de la variable MAN.Stats
-    sur le cercle des corrélations ?
+sur le cercle des corrélations ?

 La variable **MAN.Stats** est la **9-ième** variable de notre dataset. Les
 coordonnées de cette variable sont : $(corr(C_1, X_9), corr(C_2, X_9))$
@@ -198,12 +198,12 @@ Les coordonnées de la variable **MAN.Stats** sont donc environ
 **(0.766,-0.193)**

 -   Question 5 : Quelle est la contribution moyenne des individus ?
-    Quelle est la contribution de Thérèse au 3e axe principal ?
+Quelle est la contribution de Thérèse au 3e axe principal ?

 ```{r}
 contribs <- res.notes$ind$contrib
 contrib_moy_ind <- mean(contribs) # 100 * 1/42
-contrib_therese <- res.notes$ind$contrib["Thérèse",3]
+contrib_therese <- res.notes$ind$contrib["Thérèse", 3]

 contrib_moy_ind
 contrib_therese
@@ -213,7 +213,7 @@ La contribution moyenne est donc environ égale à **2,38%**. La
 contribution de Thérèse au 3e axe principal est environ égal à **5.8%**

 -   Question 6 : Quelle est la qualité de représentation de Julien sur
-    le premier plan factoriel (constitué du premier et deuxième axe) ?
+le premier plan factoriel (constitué du premier et deuxième axe) ?

 La qualité de représentation de 'Julien' sur le premier plan factoriel
 est donné par la formule :
@@ -236,8 +236,8 @@ principales. On a donc une qualité environ égale à **0.95** soit
 **95%.**

 -   Question 7 : Discuter du nombre d’axes à conserver selon les deux
-    critères vus en cours. Dans toutes la suite on gardera néanmoins 2
-    axes.
+critères vus en cours. Dans toutes la suite on gardera néanmoins 2
+axes.

 Nous avons vu deux critères principaux: le critère de Kaiser et le
 critère du coude. Le critère de Kaiser dit de garder uniquement les
@@ -253,7 +253,7 @@ plus grandes valeurs propres ou bien les quatre plus grandes**, donc
 conserver ou bien **deux axes principaux, ou bien quatre**.

 -   Question 8 : Effectuer l’étude des individus. Être en particulier
-    vigilant aux étudiants mal représentés et commenter.
+vigilant aux étudiants mal représentés et commenter.

 ## Contribution moyenne

@@ -266,7 +266,7 @@ La contribution moyenne est donc environ égale à **2,38%**
 ## Axe 1

 ```{r}
-indiv_contrib_axe_1 <- sort(res.notes$ind$contrib[,1], decreasing = TRUE)
+indiv_contrib_axe_1 <- sort(res.notes$ind$contrib[, 1], decreasing = TRUE)
 head(indiv_contrib_axe_1, 3)
 ```

@@ -278,7 +278,7 @@ sur l'axe 1.
 ## Axe 2

 ```{r}
-indiv_contrib_axe_2 <- sort(res.notes$ind$contrib[,2], decreasing = TRUE)
+indiv_contrib_axe_2 <- sort(res.notes$ind$contrib[, 2], decreasing = TRUE)
 head(indiv_contrib_axe_2, 3)
 ```

@@ -294,12 +294,12 @@ axes, c'est à dire ceux qui se distinguent ni par l'axe 1, ni par l'axe
 2.

 ```{r}
-mal_representes <- rownames(res.notes$ind$cos2)[rowSums(res.notes$ind$cos2[,1:2]) <= mean(res.notes$ind$cos2[,1:2])]
+mal_representes <- rownames(res.notes$ind$cos2)[rowSums(res.notes$ind$cos2[, 1:2]) <= mean(res.notes$ind$cos2[, 1:2])]
 mal_representes
 ```

 -   Question 9 : Relancer une ACP en incluant la variable catégorielle
-    des mentions comme variable supplémentaire.
+des mentions comme variable supplémentaire.

 ```{r}
 res.notes_sup <- PCA(notes_MAN, scale.unit = TRUE, quali.sup = c("Mention"))
@@ -311,7 +311,7 @@ summary(res.notes_sup, nb.dec = 2, nbelements = Inf, nbind = Inf)
 ```

 -   Question 10 : Déduire des deux questions précédentes une
-    interprétation du premier axe principal.
+interprétation du premier axe principal.

 La prise en compte de la variable supplémentaire **Mentions**, montre en outre que la
 première composante principale est liée à la mention obtenue par les étudiants.
@@ -320,7 +320,7 @@ réussite des étudiants.


 -   Question 11 : Effectuer l’analyse des variables. Commenter les UE
-    mal représentées.
+mal représentées.

 ## Contribution moyenne

@@ -340,7 +340,7 @@ toutes une coordonnée positive.
 ## Axe 2

 ```{r}
-var_contrib_axe_2 <- sort(res.notes_sup$var$contrib[,2], decreasing = TRUE)
+var_contrib_axe_2 <- sort(res.notes_sup$var$contrib[, 2], decreasing = TRUE)
 head(var_contrib_axe_2, 3)
 ```

@@ -351,9 +351,9 @@ et **Options.S6**, corrélées négativement.
 ## Qualité de la représentation

 ```{r}
-mal_representes <- rownames(res.notes_sup$var$cos2[,1:2])[rowSums(res.notes_sup$var$cos2[,1:2]) <= 0.6]
+mal_representes <- rownames(res.notes_sup$var$cos2[, 1:2])[rowSums(res.notes_sup$var$cos2[, 1:2]) <= 0.6]
 mal_representes
-mal_representes_moy <- rownames(res.notes_sup$var$cos2[,1:2])[rowSums(res.notes_sup$var$cos2[,1:2]) <= mean(res.notes_sup$var$cos2[,1:2])]
+mal_representes_moy <- rownames(res.notes_sup$var$cos2[, 1:2])[rowSums(res.notes_sup$var$cos2[, 1:2]) <= mean(res.notes_sup$var$cos2[, 1:2])]
 mal_representes_moy
 ```

@@ -364,7 +364,7 @@ sauf 4 variables : l'**Anglais**, **MAN.PPEI.Projet**, **Options.S5** et
 On remarque également que l'**Options.S5** est la variable la moins bien représentée dans le plan car sa qualité de représentation dans le plan est inférieure à la moyenne des qualités de représentation des variables dans le plan.

 -   Question 12 : Interpréter les deux premières composantes
-    principales.
+principales.

 On dira que la première composante principale définit un “facteur de taille” car
 toutes les variables sont corrélées positivement entre elles. Ce phénomène
@@ -379,5 +379,5 @@ moyenne), c'est à dire selon leur réussite, donc leur moyenne générale de le

 Le deuxième axe définit un “facteur de forme” : il y a deux groupes de variables
 opposées, celles qui contribuent positivement à l’axe, celles qui contribuent
-négativement. Vu les variables en question, la deuxième composante principale 
+négativement. Vu les variables en question, la deuxième composante principale
 s’interprète aisément comme opposant les matières du semestre 5 à celles du semestre 6.
--- a/Multidimensionnelle/TP1/.idea/.gitignore
+++ b/Multidimensionnelle/TP1/.idea/.gitignore
@@ -0,0 +1,8 @@
+# Default ignored files
+/shelf/
+/workspace.xml
+# Editor-based HTTP Client requests
+/httpRequests/
+# Datasource local storage ignored files
+/dataSources/
+/dataSources.local.xml
--- a/Multidimensionnelle/TP1/.idea/TP1.iml
+++ b/Multidimensionnelle/TP1/.idea/TP1.iml
@@ -0,0 +1,9 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<module type="JAVA_MODULE" version="4">
+  <component name="NewModuleRootManager" inherit-compiler-output="true">
+    <exclude-output />
+    <content url="file://$MODULE_DIR$" />
+    <orderEntry type="inheritedJdk" />
+    <orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
+  </component>
+</module>
--- a/Multidimensionnelle/TP1/.idea/discord.xml
+++ b/Multidimensionnelle/TP1/.idea/discord.xml
@@ -0,0 +1,7 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="DiscordProjectSettings">
+    <option name="show" value="PROJECT_FILES" />
+    <option name="description" value="" />
+  </component>
+</project>
--- a/Multidimensionnelle/TP1/.idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml
+++ b/Multidimensionnelle/TP1/.idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml
@@ -0,0 +1,12 @@
+<component name="InspectionProjectProfileManager">
+  <profile version="1.0">
+    <option name="myName" value="Project Default" />
+    <inspection_tool class="PyPep8NamingInspection" enabled="true" level="WEAK WARNING" enabled_by_default="true">
+      <option name="ignoredErrors">
+        <list>
+          <option value="N806" />
+        </list>
+      </option>
+    </inspection_tool>
+  </profile>
+</component>
--- a/Multidimensionnelle/TP1/.idea/misc.xml
+++ b/Multidimensionnelle/TP1/.idea/misc.xml
@@ -0,0 +1,19 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="ProjectRootManager" version="2" languageLevel="JDK_20" default="true" project-jdk-name="20" project-jdk-type="JavaSDK">
+    <output url="file://$PROJECT_DIR$/out" />
+  </component>
+  <component name="RMarkdownSettings">
+    <option name="renderProfiles">
+      <map>
+        <entry key="file://$PROJECT_DIR$/TP2_Enonce_2024.Rmd">
+          <value>
+            <RMarkdownRenderProfile>
+              <option name="outputDirectoryUrl" value="file://$PROJECT_DIR$" />
+            </RMarkdownRenderProfile>
+          </value>
+        </entry>
+      </map>
+    </option>
+  </component>
+</project>
--- a/Multidimensionnelle/TP1/.idea/modules.xml
+++ b/Multidimensionnelle/TP1/.idea/modules.xml
@@ -0,0 +1,8 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="ProjectModuleManager">
+    <modules>
+      <module fileurl="file://$PROJECT_DIR$/.idea/TP1.iml" filepath="$PROJECT_DIR$/.idea/TP1.iml" />
+    </modules>
+  </component>
+</project>
--- a/Multidimensionnelle/TP1/.idea/rGraphicsSettings.xml
+++ b/Multidimensionnelle/TP1/.idea/rGraphicsSettings.xml
@@ -0,0 +1,9 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="RGraphicsSettings">
+    <option name="height" value="450" />
+    <option name="resolution" value="75" />
+    <option name="version" value="2" />
+    <option name="width" value="720" />
+  </component>
+</project>
--- a/Multidimensionnelle/TP1/.idea/rMarkdownGraphicsSettings.xml
+++ b/Multidimensionnelle/TP1/.idea/rMarkdownGraphicsSettings.xml
@@ -0,0 +1,7 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="RMarkdownGraphicsSettings">
+    <option name="globalResolution" value="75" />
+    <option name="version" value="2" />
+  </component>
+</project>
--- a/Multidimensionnelle/TP1/.idea/rSettings.xml
+++ b/Multidimensionnelle/TP1/.idea/rSettings.xml
@@ -0,0 +1,6 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="RSettings">
+    <option name="interpreterPath" value="/usr/local/bin/R" />
+  </component>
+</project>
--- a/Multidimensionnelle/TP1/.idea/vcs.xml
+++ b/Multidimensionnelle/TP1/.idea/vcs.xml
@@ -0,0 +1,6 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="VcsDirectoryMappings">
+    <mapping directory="$PROJECT_DIR$/../.." vcs="Git" />
+  </component>
+</project>
--- a/Multidimensionnelle/TP1/TP2_Enonce_2024.Rmd
+++ b/Multidimensionnelle/TP1/TP2_Enonce_2024.Rmd
@@ -3,6 +3,7 @@ title: "TP2 : ACP "
 output:
  pdf_document: default
  html_document: default
+output: rmarkdown::html_vignette
 ---

 ```{r setup, include=FALSE}
@@ -59,7 +60,7 @@ help(PCA)


 ```{r,echo=FALSE}
-res.autos<-PCA(autos, scale.unit=TRUE, quanti.sup = c("PRIX"))
+res.autos<-PCA(autos, scale.unit=TRUE, quanti.sup = "PRIX")
 ```
 ```{r}
 summary(res.autos, nb.dec=2, nb.elements =Inf, nbind = Inf, ncp=3) #les résultats avec deux décimales, pour tous les individus, toutes les variables, sur les 3 premières CP
--- a/Multidimensionnelle/TP4/TP4-Enonce.Rmd
+++ b/Multidimensionnelle/TP4/TP4-Enonce.Rmd
@@ -0,0 +1,167 @@
+---
+title: "TP4 Enoncé"
+output:
+  pdf_document: default
+  html_document: default
+---
+
+```{r setup, include=FALSE}
+knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
+```
+
+
+Nous allons étudier un exemple qui porte sur les exploitations agricoles de la région Midi-Pyrénées. Les données proviennent des “Tableaux Economiques de Midi-Pyrénées”, publiées par la Direction Régionale de Toulouse de l’INSEE, en 1996. 
+
+Le tableau de contingence provient du croisement de deux variables, Département (8 modalités) et S.A.U (Surface Agricole Utilisée, 6 classes). Notez que cette dernière est une variable continue discrétisée. 
+
+Voici les abréviations :
+
+Pour les départements
+
+ARIE= Ariège, AVER: Aveyron, H.G. = Haute-Garonne, GERS, LOT, H.P. = Hautes-Pyrénées, TARN, T.G. = Tarn et Garonne.
+
+Pour les S.A.U 
+
+INF05: moins de 5 hectares, S0510: entre 5 et 10 hectares etc..., SUP50: plus de 50 hectares.
+
+1) Importer le tableau de contingence. Appeler le depsau.
+
+```{r}
+library(FactoMineR)
+
+rm(list=ls())
+
+depsau <- read.table("depsau.csv", sep=";",header=TRUE, row.names=c("X"))
+```
+
+
+
+2) L'étude porte sur combien d'exploitations agricoles ? 
+
+```{r}
+n = sum(depsau)
+print(c("l'étude porte sur",n,"exploitations"),quote=FALSE)
+```
+
+
+3) Afin d'étudier la liaison entre les variables Département et S.A.U. réalisez un test du khi-2 d'indépendance au seuil d'erreur 5% (bien écrire le test complètement sur votre copie avec les hypothèses etc.). Vous pourrez utiliser la fonction chisq.test 
+
+```{r}
+chi <- chisq.test(depsau)
+chi$statistic
+```
+```{r}
+tobs <- sum((depsau - chi$expected)**2/chi$expected)
+tobs
+```
+```{r}
+quantile <- qchisq(0.95,(dim(depsau)[1]-1)*(dim(depsau)[2]-1))
+quantile
+```
+
+```{r}
+chi
+```
+
+4) Afficher le tableau des effectifs observés. Vous pourrez utiliser la fonction summary et la question 3.
+
+```{r}
+par(mar =c(a=6,b=6,c=6,d=6))
+barplot(t(chi$observed),beside = TRUE, col = rainbow(6),main = "Observés")
+```
+
+
+5) Afficher le tableau des effectifs attendus sous l'hypothèse d'indépendance entre les deux variables. Vous pourrez utiliser la fonction summary et la question 3.
+
+```{r}
+par(mar =c(a=6,b=6,c=6,d=6))
+barplot(t(chi$expected),beside = TRUE, col = rainbow(6),main = "Observés")
+```
+
+
+6) Calculer le tableau des contributions au chi-2. Commenter.
+
+```{r}
+contrib <- round(((depsau - chi$expected)**2/chi$expected) * 100/tobs,digits = 2)
+```
+
+```{r}
+```
+
+7) Calculer le tableau des probabilités associé au tableau de contingence.
+
+```{r}
+prob <- depsau/n
+```
+
+
+8) Calculer les probabilités marginales des lignes. On pourra utiliser la fonction apply.
+
+
+```{r}
+marg.ligne <- apply(prob,MARGIN = 1,FUN = sum)
+```
+
+9) Calculer le tableau des profils lignes et le profil moyen associé. Commenter.
+
+```{r}
+prof.ligne <- prob / marg.line
+```
+
+```{r}
+prof.ligne.moyen <- apply(prob,2,sum)
+```
+
+
+
+10) Calculer les probabilités marginales des colonnes.
+
+
+```{r}
+marg.col <- prof.ligne.moyen
+```
+
+
+11) Calculer le tableau des profils colonnes et le profil moyen associé.
+
+```{r}
+prof.col <- t(t(prob) / marg.col) 
+```
+
+```{r}
+prof.col.moyen <- marg.ligne
+```
+
+
+12) Lancer une AFC avec FactoMineR sur depsau. 
+
+
+```{r}
+
+res.depsau<-CA(depsau)
+
+summary(res.depsau)
+
+eig.val <- res.depsau$eig
+barplot(eig.val[, 2], 
+        names.arg = 1:nrow(eig.val), 
+        main = "Variances Explained by Dimensions (%)",
+        xlab = "Principal Dimensions",
+        ylab = "Percentage of variances",
+        col ="steelblue")
+# Add connected line segments to the plot
+#lines(x = 1:nrow(eig.val), eig.val[, 2], 
+  #    type = "b", pch = 19, col = "red")
+
+plot(res.depsau, invisible = "row")
+plot(res.depsau, invisible = "col")
+
+```
+13) Combien d'axes factoriels y-a-t-il à calculer ? 
+
+Le nombre d'axes factoriels a calculer est min(I-1,J-1) avec I le nombre de lignes et J le nombres de colones. Il y en a donc 5. Cependant, par le critère du coude, on en concerve que 2. 
+
+14) Faire l'étude statistique complète. 
+
+Le premier axe range les espaces agricoles selon leur superficie et les régions selon le nombres de espaces agricoles ayant la même taille. 
+Le second axe range les régions selon leur concentration en espaces agricole extrême. 
--- a/Multidimensionnelle/TP4/TP4.Rproj
+++ b/Multidimensionnelle/TP4/TP4.Rproj
@@ -0,0 +1,13 @@
+Version: 1.0
+
+RestoreWorkspace: Default
+SaveWorkspace: Default
+AlwaysSaveHistory: Default
+
+EnableCodeIndexing: Yes
+UseSpacesForTab: Yes
+NumSpacesForTab: 2
+Encoding: UTF-8
+
+RnwWeave: Sweave
+LaTeX: pdfLaTeX
--- a/Multidimensionnelle/TP4/depsau.csv
+++ b/Multidimensionnelle/TP4/depsau.csv
@@ -0,0 +1,9 @@
+;INF05;S0510;S1020;S2035;S3550;SUP50
+ARIE;870;330;730;680;470;890
+AVER;820;1260;2460;3330;2170;2960
+H.G.;2290;1070;1420;1830;1260;2330
+GERS;1650;890;1350;2540;2090;3230
+LOT;1940;1130;1750;1660;770;1140
+H.P.;2110;1170;1640;1500;550;430
+TARN;1770;820;1260;2010;1680;2090
+T.G;1740;920;1560;2210;990;1240
--- a/Numérique/.idea/Projet
+++ b/Numérique/.idea/Projet
@@ -0,0 +1,8 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<module type="PYTHON_MODULE" version="4">
+  <component name="NewModuleRootManager">
+    <content url="file://$MODULE_DIR$" />
+    <orderEntry type="jdk" jdkName="$USER_HOME$/anaconda3" jdkType="Python SDK" />
+    <orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
+  </component>
+</module>
--- a/Numérique/.virtual_documents/Segregation.ipynb
+++ b/Numérique/.virtual_documents/Segregation.ipynb
@@ -0,0 +1,157 @@
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy.random as random
+import itertools
+
+
+class ModeleSchelling:
+    def __init__(self, M, p, L):
+        self.M = M
+        self.p = p
+        self.L = L
+        self.Ntot = 0
+        self.grille = self.initialisation_grille()
+
+    def initialisation_grille(self):
+        grille = np.zeros((self.M, self.M), dtype=int)
+        occupes = np.random.choice(self.M * self.M, size=int((1 - self.p) * self.M * self.M), replace=False)
+        self.Ntot = len(occupes)
+
+        for occupe in occupes:
+            i, j = divmod(occupe, self.M)
+            grille[i, j] = random.choice([-1, 1])
+
+        return grille
+
+    def afficher_grille(self, title):
+        color = plt.imshow(self.grille, cmap='coolwarm', interpolation='nearest')
+        plt.colorbar(color)
+        plt.title(title)
+        plt.show()
+
+    def satisfaisante(self, x, y, agent):
+        groupe = self.grille[agent[0], agent[1]]
+        count_similaires = 0
+        count_differents = 0
+
+        voisins = []
+        for (i,j) in list(itertools.product([x-1, x, x+1], [y-1, y, y+1])):
+            if 0 <= i < self.M and 0 <= j < self.M and (i, j) != (x, y):
+                voisins.append((i, j))
+
+        for voisin in voisins:
+            i, j = voisin
+            case = self.grille[i, j]
+            if case == 0: pass
+            else:
+                if case == groupe:
+                    count_similaires += 1
+                else:
+                    count_differents += 1
+
+        if count_similaires+count_differents == 0:
+            return False
+        else:
+            return float(count_similaires/(count_similaires+count_differents)) >= self.L
+
+    def clusters(self):
+        visited = np.zeros_like(self.grille, dtype=bool)
+        clusters = []
+
+        def dfs(i, j, groupe, cluster):
+            stack = [(i, j)]
+
+            while stack:
+                i, j = stack.pop()
+
+                if 0 <= i < self.M and 0 <= j < self.M and not visited[i, j] and self.grille[i, j] == groupe:
+                    visited[i, j] = True
+                    cluster.add((i, j))
+
+                    for (di, dj) in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]:
+                        stack.append((i + di, j + dj))
+
+        added_clusters = set()
+
+        for groupe in [-1, 1]:
+            indices = np.argwhere((self.grille == groupe) & (~visited))
+            for i, j in indices:
+                current_cluster = set()
+                dfs(i, j, groupe, current_cluster)
+
+                if current_cluster and frozenset(current_cluster) not in added_clusters:
+                    clusters.append((groupe, len(current_cluster)))
+                    added_clusters.add(frozenset(current_cluster))
+
+        return clusters
+
+    def coef_segregation(self):
+        S = 0
+        clusters = self.clusters()
+        for i in range(len(clusters)):
+            S += int(clusters[i][1])**2
+        return S * 2 / (self.Ntot**2)
+
+    def simuler(self, T=400, move_satisfaits=True):
+        for t in range(1, int((1-self.p)*self.M**2 * T)):
+            agents = [(i, j) for i, row in enumerate(self.grille) for j, val in enumerate(row) if val != 0]
+            agent = agents[random.randint(0, len(agents) - 1)]
+
+            while not move_satisfaits and self.satisfaisante(agent[0], agent[1], agent):
+                agents.remove(agent)
+                if len(agents) == 0:
+                    break
+                agent = agents[random.randint(0, len(agents) - 1)]
+
+            cases_non_occupees = [(i, j) for i, row in enumerate(self.grille) for j, val in enumerate(row) if val == 0]
+            nouvelle_case = cases_non_occupees[random.randint(0, len(cases_non_occupees) - 1)]
+
+            while not self.satisfaisante(nouvelle_case[0], nouvelle_case[1], agent):
+                cases_non_occupees.remove(nouvelle_case)
+                if len(cases_non_occupees) == 0:
+                    break
+                nouvelle_case = cases_non_occupees[random.randint(0, len(cases_non_occupees) - 1)]
+
+            self.grille[nouvelle_case[0]][nouvelle_case[1]] = self.grille[agent[0]][agent[1]]
+            self.grille[agent[0]][agent[1]] = 0
+            cases_non_occupees.append(agent)
+        self.afficher_grille(f'Configuration Finale de T={T} pour (M, p, L) = ({self.M},{self.p},{self.L})')
+
+
+M = 100
+p = 5/100
+L = 1/2
+
+modele = ModeleSchelling(M, p, L)
+modele.afficher_grille("Configuration Initiale")
+
+for T in [1, 10, 100, 400]:
+    modele.simuler(T, True)
+
+
+M = 50
+T = 400
+p_list = [2/100, 6/100, 12/100, 18/100]
+L_list = [1/5, 2/7, 1/3, 5/7, 3/4]
+
+for p in p_list:
+    for L in L_list:
+        modele = ModeleSchelling(M, p, L)
+        modele.afficher_grille(f"Configuration Initiale pour p={p} et L={L}")
+        modele.simuler(T, False)
+
+
+M = 40
+T = 400
+p = 5/100
+L = 2/7
+
+modele = ModeleSchelling(M, p, L)
+modele.afficher_grille("Configuration Initiale")
+modele.simuler(T)
+print(modele.clusters())
+print(len(modele.clusters()))
+print(modele.coef_segregation())
+
+
+
--- a/Numérique/Java/.idea/.gitignore
+++ b/Numérique/Java/.idea/.gitignore
@@ -0,0 +1,8 @@
+# Default ignored files
+/shelf/
+/workspace.xml
+# Editor-based HTTP Client requests
+/httpRequests/
+# Datasource local storage ignored files
+/dataSources/
+/dataSources.local.xml
--- a/Numérique/Java/.idea/discord.xml
+++ b/Numérique/Java/.idea/discord.xml
@@ -0,0 +1,7 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="DiscordProjectSettings">
+    <option name="show" value="PROJECT_FILES" />
+    <option name="description" value="" />
+  </component>
+</project>
--- a/Numérique/Java/.idea/encodings.xml
+++ b/Numérique/Java/.idea/encodings.xml
@@ -0,0 +1,7 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="Encoding">
+    <file url="file://$PROJECT_DIR$/src/main/java" charset="UTF-8" />
+    <file url="file://$PROJECT_DIR$/src/main/resources" charset="UTF-8" />
+  </component>
+</project>
--- a/Numérique/Java/.idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml
+++ b/Numérique/Java/.idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml
@@ -0,0 +1,12 @@
+<component name="InspectionProjectProfileManager">
+  <profile version="1.0">
+    <option name="myName" value="Project Default" />
+    <inspection_tool class="PyPep8NamingInspection" enabled="true" level="WEAK WARNING" enabled_by_default="true">
+      <option name="ignoredErrors">
+        <list>
+          <option value="N806" />
+        </list>
+      </option>
+    </inspection_tool>
+  </profile>
+</component>
--- a/Numérique/Java/.idea/misc.xml
+++ b/Numérique/Java/.idea/misc.xml
@@ -0,0 +1,6 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="ProjectRootManager" version="2" languageLevel="JDK_20" default="true" project-jdk-name="20" project-jdk-type="JavaSDK">
+    <output url="file://$PROJECT_DIR$/out" />
+  </component>
+</project>
--- a/Numérique/Java/.idea/modules.xml
+++ b/Numérique/Java/.idea/modules.xml
@@ -0,0 +1,8 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="ProjectModuleManager">
+    <modules>
+      <module fileurl="file://$PROJECT_DIR$/Java.iml" filepath="$PROJECT_DIR$/Java.iml" />
+    </modules>
+  </component>
+</project>
--- a/Numérique/Java/.idea/vcs.xml
+++ b/Numérique/Java/.idea/vcs.xml
@@ -0,0 +1,6 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="VcsDirectoryMappings">
+    <mapping directory="$PROJECT_DIR$/../.." vcs="Git" />
+  </component>
+</project>
--- a/Numérique/Java/Java.iml
+++ b/Numérique/Java/Java.iml
@@ -0,0 +1,11 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<module type="JAVA_MODULE" version="4">
+  <component name="NewModuleRootManager" inherit-compiler-output="true">
+    <exclude-output />
+    <content url="file://$MODULE_DIR$">
+      <sourceFolder url="file://$MODULE_DIR$/src" isTestSource="false" />
+    </content>
+    <orderEntry type="inheritedJdk" />
+    <orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
+  </component>
+</module>
--- a/Numérique/Java/src/SchellingModel.java
+++ b/Numérique/Java/src/SchellingModel.java
@@ -0,0 +1,14 @@
+public class SchellingModel {
+
+    private int M;
+    private int p;
+    private int L;
+    private int Ntot;
+
+    public SchellingModel(int M, int p, int L) {
+        this.M = M;
+        this.p = p;
+        this.L = L;
+        this.Ntot = L * L;
+    }
+}
--- a/Numérique/Java/src/main/java/fr/arthurdanjou/schelling/SchellingModel.java
+++ b/Numérique/Java/src/main/java/fr/arthurdanjou/schelling/SchellingModel.java
@@ -0,0 +1,2 @@
+package fr.arthurdanjou;public class SchellingModel {
+}