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Arthur Danjou
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206
M1/General Linear Models/TP3-bis/TP3.Rmd Normal file
View File

@@ -0,0 +1,206 @@
```{r}
setwd('/Users/arthurdanjou/Workspace/studies/M1/General Linear Models/TP3-bis')
library(GGally)
library(broom)
library(scales)
library(car)
library(glue)
library(janitor)
library(marginaleffects)
library(tidyverse)
library(qqplotr)
options(scipen = 999, digits = 5)
```
```{r}
data03 <- read.csv('data03.csv', header = TRUE, sep = ',', dec = '.')
data03$sexe <- as.factor(data03$sexe)
data03$travail <- as.factor(data03$travail)
head(data03, 15)
```
```{r}
tab_sexe <- data03 |>
count(sexe) |>
mutate(freq1 = n / sum(n)) |>
mutate(freq2 = glue("{n} ({label_percent()(freq1)})")) |>
rename(Sexe = 1, Effectif = n, Proportion = freq1, "n (%)" = freq2)
tab_sexe
```
```{r}
tab_travail <- data03 |>
count(travail) |>
mutate(freq1 = n / sum(n)) |>
mutate(freq2 = glue("{n} ({label_percent()(freq1)})")) |>
rename(Travail = 1, Effectif = n, Proportion = freq1, "n (%)" = freq2)
tab_travail
```
```{r}
cross_sexe_travail <- data03 |>
count(sexe, Travail = travail) |>
group_by(sexe) |>
mutate(freq1 = n / sum(n)) |>
mutate(freq2 = glue("{n} ({label_percent(0.1)(freq1)})"), n = NULL, freq1 = NULL) |>
pivot_wider(names_from = sexe, values_from = freq2)
cross_sexe_travail
```
```{r}
data03 <- mutate(data03, logy = log(y))
data03 |>
pivot_longer(c(y, logy), names_to = "variable", values_to = "value") |>
mutate(variable = factor(
variable,
levels = c("y", "logy"),
labels = c("Salaire", "Log-Salaire"))
) |>
ggplot(aes(x = value)) +
facet_wrap(vars(variable), scales = "free") +
geom_histogram(
fill = "dodgerblue",
color = "black",
bins = 15) +
scale_y_continuous(expand = expansion(c(0, 0.05))) +
scale_x_continuous(breaks = pretty_breaks()) +
labs(x = "Valeur", y = "Effectif") +
theme_bw(base_size = 14) +
theme(strip.text = element_text(size = 11, face = "bold"))
```
```{r}
data03 |>
pivot_longer(c(y, logy), names_to = "variable", values_to = "value") |>
mutate(variable = factor(
variable,
levels = c("y", "logy"), labels = c("Salaire", "Log-Salaire")
)) |>
ggplot(aes(x = sexe, y = value)) +
facet_wrap(vars(variable), scales = "free") +
geom_boxplot(
width = 0.5, fill = "cyan", linewidth = 0.5, outlier.size = 2, outlier.alpha = 0.3
) +
scale_y_continuous(breaks = pretty_breaks()) +
labs(x = NULL, y = "Valeur") +
theme_bw(base_size = 14) +
theme(
strip.text = element_text(size = 11, face = "bold"),
panel.border = element_rect(linewidth = 0.5)
)
```
```{r}
data03 |>
pivot_longer(c(y, logy), names_to = "variable", values_to = "value") |>
mutate(variable = factor(
variable,
levels = c("y", "logy"), labels = c("Salaire", "Log-Salaire")
)) |>
ggplot(aes(x = travail, y = value)) +
facet_wrap(vars(variable), scales = "free") +
stat_boxplot(width = 0.25, geom = "errorbar", linewidth = 0.5) +
geom_boxplot(
width = 0.5, fatten = 0.25, fill = "cyan", linewidth = 0.5,
outlier.size = 2, outlier.alpha = 0.3
) +
scale_y_continuous(breaks = pretty_breaks()) +
labs(x = NULL, y = "Valeur") +
theme_bw(base_size = 14) +
theme(
strip.text = element_text(size = 11, face = "bold"),
panel.border = element_rect(linewidth = 0.5)
)
```
```{r}
data03 |>
group_by(sexe) |>
summarise(n = n(), "Mean (Salaire)" = mean(y), "SD (Salaire)" = sd(y))
```
```{r}
data03 |>
group_by(travail) |>
summarise(n = n(), "Mean (Salaire)" = mean(y), "SD (Salaire)" = sd(y))
```
```{r}
data03 |>
group_by(sexe, travail) |>
summarise(n = n(), "Mean (Salaire)" = mean(y), "SD (Salaire)" = sd(y))
```
```{r}
data03 |>
group_by(sexe) |>
summarise(n = n(), "Mean (Salaire)" = mean(logy), "SD (Salaire)" = sd(logy))
```
```{r}
data03 |>
group_by(travail) |>
summarise(n = n(), "Mean (Salaire)" = mean(logy), "SD (Salaire)" = sd(logy))
```
```{r}
data03 |>
group_by(sexe, travail) |>
summarise(n = n(), "Mean (Salaire)" = mean(logy), "SD (Salaire)" = sd(logy))
```
```{r}
data03 <- data03 |>
mutate(sexef = ifelse(sexe == "Femme", 1, 0), sexeh = 1 - sexef) |>
mutate(job1 = (travail == "Type 1") * 1) |>
mutate(job2 = (travail == "Type 2") * 1) |>
mutate(job3 = (travail == "Type 3") * 1)
head(data03, 15)
```
```{r}
mod1 <- lm(y ~ sexeh, data = data03)
mod2 <- lm(y ~ job2 + job3, data = data03)
mod3 <- lm(y ~ sexeh + job2 + job3, data = data03)
tidy(mod1)
tidy(mod2)
tidy(mod3)
```
Interprétations des coefficients du modèle 1
$𝑦_i = β_0 + β_1 sexeh_i + ϵ_i$
• (Intercept): $\hat{β_0} = 7.88$ : Salaire moyen chez les femmes
• sexeh: $\hat{𝛽1} = 2.12$ : Les hommes gagnent en moyenne 2.12 dollars par heure de plus que les femmes
(significatif).
Interprétations des coefficients du modèle 2
$𝑦_i = β_0 + β_1 job2_i + β_2 job3_i + ϵ_i$
• (Intercept): $\hat{β_0} = 12.21$ : Salaire moyen pour le travail de type 1.
• job2: $\hat{β_1} = −5.09$ : la différence de salaire entre le travail de type 2 et celui de type 1 est de −5.09 dollars par heure en moyenne (significatif)
• job3: $\hat{β_2} = −3.78$ : la différence de salaire entre le travail de type 3 et celui de type 1 est de −3.78 dollarspar heure en moyenne (significatif).
Interprétations des coefficients du modèle 3
$𝑦_i = β_0 + β_1 sexeh_i + β_2 job2_i + β_3 job3_i + ϵ_i$
• (Intercept): $\hat{β_0} = 11.13$ : Salaire moyen chez les femmes avec un travail de type 1
• sexeh: $\hat{β_1 = 1.97$ : Les hommes gagnent en moyenne 1.97 dollars par heure de plus que les femmes
(significatif), quelque soit le type de travail.
• job2: $\hat{β_2} = −4.71$ : la différence de salaire entre le travail de type 2 et celui de type 1 est de −4.71 dollars par heure en moyenne (significatif), quelque soit le sexe.
• job3: $\hat{β_3} = −4.3$ : la différence de salaire entre le travail de type 3 et celui de type 1 est de −4.3 dollars par heure en moyenne (significatif), quelque soit le sexe.
```{r}
anova(mod1, mod3)
```
La p-value du test est inférieur à 0.05, on rejette donc $𝐻0$ et on conclue qu’au moins un des coefficients (𝛽1, 𝛽2) est significativement non nulle.
• On vient de tester si le type de travail est associé au salaire horaire. C’est donc le cas pour ces données.
```{r}
linearHypothesis(mod3, c("job2", "job3"))
linearHypothesis(mod3, "job2 = job3")
```
Le test est non significatif (𝑝 = 0.44). On ne rejette pas $𝐻0$ et on conclue qu’il n’y pas de différence de salaire horaire entre le travail de type 2 et le travail de type 3, quelque soit le sexe.
```{r}
mod3bis <- lm(y ~ sexe + travail, data = data03)
summary(mod3bis)
```
Les modèles mod3bis1 et mod3 sont identiques
• Pas besoins de créer toutes ces variables indicatrices si nos variables catégorielles sont de type factor !
• La référence sera toujours la première modalité du factor.
• On peut changer la référence avec `relevel()` ou avec `C()`. Par exemple, si on veut la modalité 2 en référence pour le travail
```{r}
lm(y ~ sexe + relevel(travail, ref = 2), data = data03) |>
tidy()
```

535
M1/General Linear Models/TP3-bis/data03.csv Executable file
View File

@@ -0,0 +1,535 @@
id,y,education,experience,sexe,travail
1,3.75,12,6,Femme,Type 3
2,12,16,14,Femme,Type 1
3,15.73,16,4,Homme,Type 1
4,5,12,0,Femme,Type 2
5,9,12,20,Homme,Type 2
6,6.88,17,15,Femme,Type 1
7,9.1,13,16,Homme,Type 2
8,3.35,16,3,Homme,Type 2
9,10,16,10,Femme,Type 1
10,4.59,12,36,Femme,Type 2
11,7.61,12,20,Homme,Type 3
12,18.5,14,13,Femme,Type 3
13,20.4,17,3,Homme,Type 1
14,8.49,12,24,Femme,Type 2
15,12.5,15,6,Femme,Type 2
16,5.75,9,34,Femme,Type 1
17,4,12,12,Homme,Type 2
18,12.47,13,10,Homme,Type 3
19,5.55,11,45,Femme,Type 2
20,6.67,16,10,Femme,Type 1
21,4.75,12,2,Femme,Type 2
22,7,12,7,Homme,Type 3
23,12.2,14,10,Homme,Type 3
24,15,12,42,Homme,Type 1
25,9.56,12,23,Homme,Type 3
26,7.65,12,20,Homme,Type 2
27,5.8,13,5,Homme,Type 2
28,5.8,16,14,Homme,Type 1
29,3.6,12,6,Femme,Type 2
30,7.5,12,3,Homme,Type 3
31,8.75,12,30,Homme,Type 1
32,10.43,14,15,Femme,Type 2
33,3.75,12,41,Femme,Type 2
34,8.43,12,12,Homme,Type 2
35,4.55,12,4,Femme,Type 1
36,6.25,9,30,Homme,Type 3
37,4.5,12,16,Homme,Type 3
38,4.3,13,8,Homme,Type 3
39,8,12,15,Femme,Type 2
40,7,7,42,Homme,Type 3
41,4.5,12,3,Femme,Type 1
42,4.75,12,10,Femme,Type 2
43,4.5,12,7,Femme,Type 1
44,3.4,8,49,Femme,Type 2
45,9.83,12,23,Homme,Type 3
46,6.25,16,7,Femme,Type 1
47,23.25,17,25,Femme,Type 1
48,9,16,27,Femme,Type 2
49,19.38,16,11,Femme,Type 1
50,14,16,16,Femme,Type 1
51,6.5,12,8,Homme,Type 3
52,6,12,19,Femme,Type 2
53,6.25,16,7,Femme,Type 1
54,6.5,8,27,Homme,Type 3
55,9.5,12,25,Femme,Type 2
56,4.25,12,29,Femme,Type 2
57,14.53,16,18,Homme,Type 1
58,8.85,14,19,Femme,Type 2
59,9.17,12,44,Femme,Type 2
60,11,8,42,Homme,Type 3
61,3.75,16,13,Femme,Type 3
62,3.35,14,0,Homme,Type 2
63,3.35,12,8,Femme,Type 3
64,6.75,12,12,Homme,Type 3
65,10,16,7,Femme,Type 2
66,8.93,8,47,Homme,Type 2
67,11.11,12,28,Homme,Type 2
68,6.5,11,39,Homme,Type 2
69,14,5,44,Homme,Type 3
70,6.25,13,30,Femme,Type 2
71,4.7,8,19,Homme,Type 3
72,22.83,18,37,Femme,Type 1
73,13.45,12,16,Homme,Type 3
74,5,12,39,Femme,Type 2
75,10,10,12,Homme,Type 3
76,8.9,10,27,Homme,Type 3
77,7,11,12,Femme,Type 2
78,15,12,39,Homme,Type 1
79,3.5,12,35,Homme,Type 2
80,12.57,12,12,Homme,Type 3
81,8,12,14,Femme,Type 2
82,7,18,33,Homme,Type 1
83,26,14,21,Homme,Type 3
84,11.43,12,3,Homme,Type 3
85,5.56,14,5,Homme,Type 2
86,12,18,18,Femme,Type 1
87,5,12,4,Homme,Type 2
88,9.15,12,7,Homme,Type 3
89,8.5,12,16,Femme,Type 1
90,6.25,16,4,Homme,Type 2
91,3.35,7,43,Homme,Type 3
92,15.38,16,33,Homme,Type 1
93,6.1,12,33,Femme,Type 1
94,4.13,12,4,Femme,Type 2
95,14.21,11,15,Homme,Type 3
96,7.53,14,1,Homme,Type 2
97,3.5,10,33,Femme,Type 2
98,6.58,12,24,Femme,Type 1
99,4.85,10,13,Homme,Type 3
100,7.81,12,1,Femme,Type 1
101,6,13,31,Homme,Type 2
102,4.5,11,14,Homme,Type 3
103,24.98,18,29,Homme,Type 1
104,13.33,18,10,Homme,Type 2
105,20.5,16,14,Homme,Type 1
106,10,12,20,Homme,Type 2
107,11.22,18,19,Homme,Type 1
108,10.58,16,9,Homme,Type 1
109,12.65,17,13,Femme,Type 1
110,12,12,14,Homme,Type 3
111,5.1,8,21,Femme,Type 3
112,9.86,15,13,Homme,Type 1
113,10,12,11,Homme,Type 3
114,8,18,33,Homme,Type 1
115,22.2,18,40,Femme,Type 1
116,4.25,13,0,Femme,Type 2
117,5,16,3,Homme,Type 3
118,4,12,15,Femme,Type 2
119,12.5,13,16,Femme,Type 2
120,6.5,11,17,Homme,Type 3
121,3.6,12,43,Femme,Type 2
122,9.45,12,13,Homme,Type 3
123,10.81,12,40,Femme,Type 2
124,6.25,18,14,Homme,Type 1
125,4.35,8,37,Femme,Type 2
126,16,12,12,Homme,Type 1
127,7.69,12,19,Homme,Type 2
128,9,8,33,Homme,Type 3
129,4.25,12,2,Femme,Type 2
130,7.8,17,7,Homme,Type 1
131,3.8,12,4,Femme,Type 2
132,3.75,15,4,Homme,Type 2
133,8,12,8,Femme,Type 2
134,9.6,9,33,Homme,Type 2
135,3.5,12,34,Homme,Type 2
136,13.75,14,21,Homme,Type 2
137,5.13,12,5,Femme,Type 2
138,4.8,9,16,Homme,Type 3
139,15.56,16,10,Homme,Type 1
140,20.55,12,33,Homme,Type 3
141,7.5,12,9,Femme,Type 2
142,7.78,16,6,Femme,Type 1
143,4.5,12,7,Femme,Type 3
144,3.5,9,48,Homme,Type 2
145,10.2,17,26,Femme,Type 1
146,12,17,24,Femme,Type 1
147,4,12,6,Homme,Type 3
148,6,17,3,Femme,Type 1
149,13.51,18,14,Homme,Type 1
150,7.5,16,10,Homme,Type 1
151,12,12,20,Homme,Type 3
152,4,11,25,Femme,Type 3
153,12.5,12,43,Homme,Type 2
154,15,12,33,Homme,Type 3
155,10,18,13,Femme,Type 1
156,3.65,11,16,Homme,Type 3
157,7,11,16,Femme,Type 2
158,8.9,14,13,Homme,Type 3
159,25,14,4,Homme,Type 2
160,7,12,32,Femme,Type 1
161,14.29,14,32,Femme,Type 2
162,4.22,8,39,Femme,Type 3
163,7.3,12,37,Homme,Type 3
164,13.65,16,11,Homme,Type 1
165,7.5,12,16,Femme,Type 2
166,10,10,25,Femme,Type 2
167,7.78,12,23,Homme,Type 3
168,4.5,12,15,Femme,Type 3
169,10.58,14,25,Homme,Type 3
170,10,16,0,Femme,Type 1
171,17.25,15,31,Homme,Type 1
172,12,17,13,Homme,Type 2
173,14,18,31,Femme,Type 1
174,3.35,13,2,Femme,Type 2
175,6,12,9,Homme,Type 3
176,6.5,12,5,Homme,Type 3
177,10,16,4,Femme,Type 1
178,13,12,25,Homme,Type 2
179,4.28,12,38,Femme,Type 2
180,9.65,12,38,Femme,Type 2
181,5.79,12,42,Femme,Type 1
182,6.93,12,26,Homme,Type 2
183,12.67,16,15,Homme,Type 1
184,4.55,13,33,Femme,Type 2
185,6.8,9,30,Femme,Type 3
186,13,12,8,Homme,Type 3
187,3.35,12,0,Homme,Type 3
188,5.4,12,18,Femme,Type 2
189,10.67,12,36,Homme,Type 3
190,11.25,15,5,Homme,Type 1
191,4.1,12,15,Femme,Type 2
192,10.28,15,10,Femme,Type 1
193,5.71,18,3,Homme,Type 1
194,5,13,6,Femme,Type 2
195,3.75,2,16,Homme,Type 2
196,3.75,11,11,Homme,Type 3
197,10.62,12,45,Femme,Type 2
198,15.79,18,7,Homme,Type 1
199,6.36,12,9,Homme,Type 3
200,10.53,14,12,Femme,Type 2
201,8.63,12,18,Femme,Type 2
202,16,14,20,Homme,Type 3
203,7.45,12,25,Femme,Type 1
204,4.84,15,1,Homme,Type 1
205,6,4,54,Homme,Type 2
206,3.8,12,16,Femme,Type 2
207,15,12,40,Homme,Type 3
208,7,12,5,Homme,Type 2
209,12,18,23,Homme,Type 1
210,5.25,10,15,Homme,Type 3
211,9.36,12,8,Homme,Type 3
212,7.14,14,17,Homme,Type 2
213,19.98,9,29,Homme,Type 3
214,12,12,5,Homme,Type 2
215,10.75,12,24,Homme,Type 3
216,5.5,12,3,Homme,Type 3
217,9.25,12,19,Homme,Type 3
218,8.99,12,15,Femme,Type 2
219,3.5,11,17,Femme,Type 2
220,22.5,16,22,Homme,Type 1
221,5,12,5,Homme,Type 3
222,12.5,14,19,Femme,Type 2
223,7,17,2,Homme,Type 1
224,16.42,14,19,Homme,Type 1
225,19.98,14,44,Homme,Type 2
226,6.5,10,30,Homme,Type 3
227,9.5,12,39,Femme,Type 2
228,11.25,12,41,Homme,Type 3
229,8.06,13,17,Homme,Type 1
230,6,15,26,Femme,Type 2
231,24.98,17,18,Homme,Type 1
232,5,12,28,Femme,Type 3
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534,8,12,43,Femme,Type 2
1 id y education experience sexe travail
2 1 3.75 12 6 Femme Type 3
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61 60 11 8 42 Homme Type 3
62 61 3.75 16 13 Femme Type 3
63 62 3.35 14 0 Homme Type 2
64 63 3.35 12 8 Femme Type 3
65 64 6.75 12 12 Homme Type 3
66 65 10 16 7 Femme Type 2
67 66 8.93 8 47 Homme Type 2
68 67 11.11 12 28 Homme Type 2
69 68 6.5 11 39 Homme Type 2
70 69 14 5 44 Homme Type 3
71 70 6.25 13 30 Femme Type 2
72 71 4.7 8 19 Homme Type 3
73 72 22.83 18 37 Femme Type 1
74 73 13.45 12 16 Homme Type 3
75 74 5 12 39 Femme Type 2
76 75 10 10 12 Homme Type 3
77 76 8.9 10 27 Homme Type 3
78 77 7 11 12 Femme Type 2
79 78 15 12 39 Homme Type 1
80 79 3.5 12 35 Homme Type 2
81 80 12.57 12 12 Homme Type 3
82 81 8 12 14 Femme Type 2
83 82 7 18 33 Homme Type 1
84 83 26 14 21 Homme Type 3
85 84 11.43 12 3 Homme Type 3
86 85 5.56 14 5 Homme Type 2
87 86 12 18 18 Femme Type 1
88 87 5 12 4 Homme Type 2
89 88 9.15 12 7 Homme Type 3
90 89 8.5 12 16 Femme Type 1
91 90 6.25 16 4 Homme Type 2
92 91 3.35 7 43 Homme Type 3
93 92 15.38 16 33 Homme Type 1
94 93 6.1 12 33 Femme Type 1
95 94 4.13 12 4 Femme Type 2
96 95 14.21 11 15 Homme Type 3
97 96 7.53 14 1 Homme Type 2
98 97 3.5 10 33 Femme Type 2
99 98 6.58 12 24 Femme Type 1
100 99 4.85 10 13 Homme Type 3
101 100 7.81 12 1 Femme Type 1
102 101 6 13 31 Homme Type 2
103 102 4.5 11 14 Homme Type 3
104 103 24.98 18 29 Homme Type 1
105 104 13.33 18 10 Homme Type 2
106 105 20.5 16 14 Homme Type 1
107 106 10 12 20 Homme Type 2
108 107 11.22 18 19 Homme Type 1
109 108 10.58 16 9 Homme Type 1
110 109 12.65 17 13 Femme Type 1
111 110 12 12 14 Homme Type 3
112 111 5.1 8 21 Femme Type 3
113 112 9.86 15 13 Homme Type 1
114 113 10 12 11 Homme Type 3
115 114 8 18 33 Homme Type 1
116 115 22.2 18 40 Femme Type 1
117 116 4.25 13 0 Femme Type 2
118 117 5 16 3 Homme Type 3
119 118 4 12 15 Femme Type 2
120 119 12.5 13 16 Femme Type 2
121 120 6.5 11 17 Homme Type 3
122 121 3.6 12 43 Femme Type 2
123 122 9.45 12 13 Homme Type 3
124 123 10.81 12 40 Femme Type 2
125 124 6.25 18 14 Homme Type 1
126 125 4.35 8 37 Femme Type 2
127 126 16 12 12 Homme Type 1
128 127 7.69 12 19 Homme Type 2
129 128 9 8 33 Homme Type 3
130 129 4.25 12 2 Femme Type 2
131 130 7.8 17 7 Homme Type 1
132 131 3.8 12 4 Femme Type 2
133 132 3.75 15 4 Homme Type 2
134 133 8 12 8 Femme Type 2
135 134 9.6 9 33 Homme Type 2
136 135 3.5 12 34 Homme Type 2
137 136 13.75 14 21 Homme Type 2
138 137 5.13 12 5 Femme Type 2
139 138 4.8 9 16 Homme Type 3
140 139 15.56 16 10 Homme Type 1
141 140 20.55 12 33 Homme Type 3
142 141 7.5 12 9 Femme Type 2
143 142 7.78 16 6 Femme Type 1
144 143 4.5 12 7 Femme Type 3
145 144 3.5 9 48 Homme Type 2
146 145 10.2 17 26 Femme Type 1
147 146 12 17 24 Femme Type 1
148 147 4 12 6 Homme Type 3
149 148 6 17 3 Femme Type 1
150 149 13.51 18 14 Homme Type 1
151 150 7.5 16 10 Homme Type 1
152 151 12 12 20 Homme Type 3
153 152 4 11 25 Femme Type 3
154 153 12.5 12 43 Homme Type 2
155 154 15 12 33 Homme Type 3
156 155 10 18 13 Femme Type 1
157 156 3.65 11 16 Homme Type 3
158 157 7 11 16 Femme Type 2
159 158 8.9 14 13 Homme Type 3
160 159 25 14 4 Homme Type 2
161 160 7 12 32 Femme Type 1
162 161 14.29 14 32 Femme Type 2
163 162 4.22 8 39 Femme Type 3
164 163 7.3 12 37 Homme Type 3
165 164 13.65 16 11 Homme Type 1
166 165 7.5 12 16 Femme Type 2
167 166 10 10 25 Femme Type 2
168 167 7.78 12 23 Homme Type 3
169 168 4.5 12 15 Femme Type 3
170 169 10.58 14 25 Homme Type 3
171 170 10 16 0 Femme Type 1
172 171 17.25 15 31 Homme Type 1
173 172 12 17 13 Homme Type 2
174 173 14 18 31 Femme Type 1
175 174 3.35 13 2 Femme Type 2
176 175 6 12 9 Homme Type 3
177 176 6.5 12 5 Homme Type 3
178 177 10 16 4 Femme Type 1
179 178 13 12 25 Homme Type 2
180 179 4.28 12 38 Femme Type 2
181 180 9.65 12 38 Femme Type 2
182 181 5.79 12 42 Femme Type 1
183 182 6.93 12 26 Homme Type 2
184 183 12.67 16 15 Homme Type 1
185 184 4.55 13 33 Femme Type 2
186 185 6.8 9 30 Femme Type 3
187 186 13 12 8 Homme Type 3
188 187 3.35 12 0 Homme Type 3
189 188 5.4 12 18 Femme Type 2
190 189 10.67 12 36 Homme Type 3
191 190 11.25 15 5 Homme Type 1
192 191 4.1 12 15 Femme Type 2
193 192 10.28 15 10 Femme Type 1
194 193 5.71 18 3 Homme Type 1
195 194 5 13 6 Femme Type 2
196 195 3.75 2 16 Homme Type 2
197 196 3.75 11 11 Homme Type 3
198 197 10.62 12 45 Femme Type 2
199 198 15.79 18 7 Homme Type 1
200 199 6.36 12 9 Homme Type 3
201 200 10.53 14 12 Femme Type 2
202 201 8.63 12 18 Femme Type 2
203 202 16 14 20 Homme Type 3
204 203 7.45 12 25 Femme Type 1
205 204 4.84 15 1 Homme Type 1
206 205 6 4 54 Homme Type 2
207 206 3.8 12 16 Femme Type 2
208 207 15 12 40 Homme Type 3
209 208 7 12 5 Homme Type 2
210 209 12 18 23 Homme Type 1
211 210 5.25 10 15 Homme Type 3
212 211 9.36 12 8 Homme Type 3
213 212 7.14 14 17 Homme Type 2
214 213 19.98 9 29 Homme Type 3
215 214 12 12 5 Homme Type 2
216 215 10.75 12 24 Homme Type 3
217 216 5.5 12 3 Homme Type 3
218 217 9.25 12 19 Homme Type 3
219 218 8.99 12 15 Femme Type 2
220 219 3.5 11 17 Femme Type 2
221 220 22.5 16 22 Homme Type 1
222 221 5 12 5 Homme Type 3
223 222 12.5 14 19 Femme Type 2
224 223 7 17 2 Homme Type 1
225 224 16.42 14 19 Homme Type 1
226 225 19.98 14 44 Homme Type 2
227 226 6.5 10 30 Homme Type 3
228 227 9.5 12 39 Femme Type 2
229 228 11.25 12 41 Homme Type 3
230 229 8.06 13 17 Homme Type 1
231 230 6 15 26 Femme Type 2
232 231 24.98 17 18 Homme Type 1
233 232 5 12 28 Femme Type 3
234 233 3.98 14 6 Femme Type 2
235 234 4.5 13 0 Femme Type 2
236 235 7.75 12 24 Femme Type 2
237 236 2.85 12 1 Homme Type 3
238 237 9 16 7 Homme Type 1
239 238 9.63 14 22 Homme Type 2
240 239 12 14 10 Femme Type 1
241 240 7.5 12 27 Femme Type 2
242 241 13.45 16 16 Homme Type 1
243 242 7.5 12 23 Femme Type 2
244 243 4.5 7 14 Homme Type 2
245 244 3.75 12 17 Femme Type 2
246 245 5.75 12 3 Homme Type 1
247 246 12.5 17 13 Femme Type 1
248 247 6.5 12 11 Femme Type 1
249 248 6.94 12 7 Femme Type 2
250 249 11.36 18 5 Homme Type 1
251 250 3.35 12 0 Femme Type 2
252 251 9.22 14 13 Femme Type 1
253 252 9.75 15 9 Femme Type 3
254 253 24.98 17 5 Femme Type 1
255 254 5.62 13 2 Femme Type 2
256 255 9.57 12 5 Femme Type 2
257 256 5.5 12 11 Femme Type 3
258 257 7 12 10 Femme Type 2
259 258 17.86 13 36 Homme Type 1
260 259 5.5 16 2 Femme Type 2
261 260 8.8 14 41 Homme Type 1
262 261 5.35 12 13 Femme Type 2
263 262 4.95 9 42 Femme Type 3
264 263 13.89 16 17 Femme Type 1
265 264 6 12 1 Homme Type 3
266 265 4.17 14 24 Femme Type 2
267 266 8.5 12 13 Homme Type 3
268 267 9.37 16 26 Femme Type 1
269 268 3.35 16 14 Femme Type 2
270 269 6.25 13 4 Femme Type 2
271 270 13 11 18 Homme Type 2
272 271 11.25 16 3 Femme Type 1
273 272 6.1 10 44 Femme Type 3
274 273 10.5 13 14 Femme Type 1
275 274 5.83 13 3 Homme Type 2
276 275 5.25 12 8 Femme Type 2
277 276 10 16 14 Homme Type 1
278 277 8.5 12 25 Femme Type 2
279 278 10.62 12 34 Homme Type 1
280 279 5.2 12 24 Femme Type 2
281 280 21.25 13 32 Homme Type 1
282 281 15 18 12 Homme Type 1
283 282 5 12 14 Femme Type 2
284 283 4.55 8 45 Femme Type 2
285 284 3.5 8 8 Homme Type 3
286 285 8 16 17 Femme Type 1
287 286 11.84 12 26 Homme Type 1
288 287 13.45 16 8 Homme Type 1
289 288 9 16 6 Femme Type 2
290 289 8.75 11 36 Femme Type 2
291 290 15 14 22 Homme Type 2
292 291 13.95 18 14 Femme Type 1
293 292 11.25 12 30 Femme Type 1
294 293 10.5 12 29 Femme Type 2
295 294 8.5 9 38 Homme Type 3
296 295 8.63 14 4 Femme Type 1
297 296 22.5 15 12 Homme Type 1
298 297 13.12 12 33 Femme Type 2
299 298 12.5 12 14 Femme Type 2
300 299 9.75 11 37 Homme Type 3
301 300 4.5 14 14 Homme Type 2
302 301 12.5 12 11 Homme Type 3
303 302 18 16 38 Homme Type 1
304 303 3.55 13 1 Femme Type 2
305 304 12.22 12 19 Homme Type 3
306 305 5.5 16 29 Homme Type 1
307 306 8.89 16 22 Femme Type 1
308 307 3.35 16 9 Homme Type 1
309 308 13.98 14 14 Homme Type 3
310 309 7.5 14 2 Homme Type 2
311 310 5.62 14 32 Femme Type 2
312 311 11.32 12 13 Femme Type 2
313 312 3.84 11 25 Femme Type 2
314 313 6.88 14 10 Femme Type 2
315 314 18.16 17 14 Homme Type 1
316 315 6 13 7 Homme Type 3
317 316 22.5 16 17 Homme Type 1
318 317 6.67 12 1 Homme Type 3
319 318 3.64 12 42 Femme Type 1
320 319 4.5 12 3 Femme Type 3
321 320 5 14 0 Homme Type 2
322 321 8.75 13 18 Homme Type 3
323 322 11.11 13 13 Homme Type 2
324 323 5 12 4 Homme Type 1
325 324 4 12 4 Homme Type 3
326 325 10.62 16 6 Femme Type 1
327 326 10 14 24 Femme Type 2
328 327 4.35 11 20 Femme Type 2
329 328 5.3 12 14 Homme Type 1
330 329 24.98 17 31 Homme Type 1
331 330 3.4 8 29 Femme Type 2
332 331 12.5 12 9 Homme Type 3
333 332 9.5 17 14 Femme Type 1
334 333 7.38 14 15 Femme Type 1
335 334 7.5 12 10 Femme Type 2
336 335 3.75 12 9 Homme Type 3
337 336 24.98 16 18 Homme Type 1
338 337 6.85 12 8 Homme Type 2
339 338 3.51 10 37 Femme Type 2
340 339 7.5 12 17 Homme Type 1
341 340 6.88 8 22 Femme Type 3
342 341 8 12 19 Femme Type 3
343 342 5.75 12 21 Femme Type 1
344 343 5.77 16 3 Homme Type 2
345 344 5 16 4 Femme Type 2
346 345 5.25 16 2 Femme Type 2
347 346 26.29 17 32 Homme Type 1
348 347 3.5 12 25 Femme Type 2
349 348 15.03 12 24 Femme Type 2
350 349 22.2 12 26 Homme Type 3
351 350 4.85 9 16 Femme Type 3
352 351 18.16 18 7 Homme Type 1
353 352 3.95 12 9 Femme Type 2
354 353 6.73 12 2 Homme Type 3
355 354 10 16 7 Homme Type 1
356 355 4 12 46 Femme Type 3
357 356 14.67 14 16 Homme Type 2
358 357 10 10 20 Homme Type 1
359 358 17.5 16 13 Homme Type 1
360 359 5 12 6 Homme Type 3
361 360 6.25 12 6 Femme Type 3
362 361 11.25 12 28 Femme Type 1
363 362 5.71 12 16 Femme Type 3
364 363 5 12 12 Homme Type 3
365 364 9.5 11 29 Homme Type 3
366 365 14 11 13 Homme Type 3
367 366 11.71 16 42 Femme Type 2
368 367 3.35 11 3 Homme Type 3
369 368 18 18 15 Homme Type 1
370 369 10 12 22 Homme Type 3
371 370 5.5 11 24 Femme Type 2
372 371 16.65 14 21 Homme Type 1
373 372 6.75 10 13 Homme Type 3
374 373 5.87 17 6 Femme Type 2
375 374 6 12 8 Homme Type 3
376 375 8.56 14 14 Femme Type 1
377 376 5.65 14 2 Homme Type 3
378 377 5 17 1 Femme Type 3
379 378 10 13 34 Homme Type 1
380 379 8.75 10 19 Homme Type 2
381 380 8 7 44 Homme Type 3
382 381 7.5 12 20 Femme Type 2
383 382 5 14 17 Femme Type 2
384 383 6.15 16 16 Femme Type 1
385 384 9 10 27 Homme Type 3
386 385 11.02 14 12 Homme Type 2
387 386 9.42 12 32 Homme Type 2
388 387 7 10 9 Homme Type 3
389 388 5 12 14 Femme Type 2
390 389 4.15 11 4 Homme Type 2
391 390 7.5 12 17 Homme Type 3
392 391 8.75 13 10 Femme Type 2
393 392 5.5 12 10 Homme Type 2
394 393 20 16 28 Femme Type 1
395 394 5.5 12 33 Femme Type 2
396 395 8.89 8 29 Femme Type 2
397 396 8 12 9 Femme Type 2
398 397 6.4 12 6 Femme Type 2
399 398 6.28 12 38 Femme Type 3
400 399 15.95 17 13 Femme Type 1
401 400 10 14 22 Homme Type 1
402 401 5.65 16 6 Femme Type 2
403 402 2.01 13 0 Homme Type 2
404 403 11 14 14 Homme Type 3
405 404 6.5 12 28 Homme Type 3
406 405 10 12 35 Homme Type 3
407 406 19.47 12 9 Homme Type 3
408 407 7 12 26 Femme Type 2
409 408 11.67 12 43 Femme Type 2
410 409 22.2 18 8 Homme Type 1
411 410 15 16 12 Homme Type 3
412 411 5.95 13 9 Homme Type 2
413 412 12 12 11 Femme Type 1
414 413 13.2 16 10 Homme Type 1
415 414 20 18 19 Femme Type 1
416 415 6 7 15 Femme Type 3
417 416 4.25 12 20 Femme Type 2
418 417 11.35 12 17 Homme Type 3
419 418 22 14 15 Homme Type 1
420 419 5.5 11 18 Homme Type 3
421 420 4.5 11 2 Homme Type 2
422 421 4.5 16 21 Homme Type 2
423 422 5.4 16 10 Femme Type 1
424 423 5.25 12 2 Homme Type 3
425 424 4.62 6 33 Femme Type 3
426 425 7.5 16 22 Femme Type 1
427 426 11.5 12 19 Homme Type 3
428 427 13 12 19 Homme Type 3
429 428 10.25 14 26 Femme Type 1
430 429 16.14 14 16 Homme Type 1
431 430 9.33 12 15 Femme Type 2
432 431 5.5 12 21 Femme Type 2
433 432 8.5 17 3 Homme Type 2
434 433 4.75 12 8 Homme Type 3
435 434 5.75 6 45 Homme Type 3
436 435 3.43 12 2 Homme Type 2
437 436 4.45 10 27 Homme Type 3
438 437 5 12 26 Femme Type 2
439 438 9 12 10 Homme Type 2
440 439 13.28 16 11 Homme Type 3
441 440 7.88 16 17 Homme Type 2
442 441 8 13 15 Femme Type 2
443 442 4 12 7 Homme Type 2
444 443 13.07 13 9 Homme Type 3
445 444 5.2 18 13 Femme Type 2
446 445 8 14 15 Femme Type 2
447 446 8.75 12 9 Homme Type 3
448 447 3.5 9 47 Homme Type 2
449 448 5.25 12 45 Femme Type 2
450 449 3.65 11 8 Femme Type 2
451 450 6.25 12 1 Homme Type 3
452 451 7.96 14 12 Femme Type 2
453 452 7.5 11 3 Homme Type 2
454 453 4.8 12 16 Femme Type 3
455 454 16.26 12 14 Homme Type 2
456 455 6.25 18 27 Homme Type 1
457 456 15 18 11 Femme Type 1
458 457 5.71 18 7 Homme Type 1
459 458 13.1 10 38 Femme Type 2
460 459 5.75 12 15 Femme Type 2
461 460 10.5 12 4 Homme Type 3
462 461 22.5 18 14 Homme Type 1
463 462 16 12 35 Homme Type 3
464 463 17.25 18 5 Homme Type 1
465 464 9.37 17 7 Homme Type 1
466 465 3.5 14 6 Femme Type 2
467 466 3.35 12 7 Femme Type 2
468 467 19.88 12 13 Homme Type 1
469 468 10.78 11 28 Homme Type 3
470 469 5.5 12 20 Homme Type 2
471 470 4 12 8 Homme Type 2
472 471 12.5 15 10 Homme Type 1
473 472 5.15 13 1 Homme Type 2
474 473 5.5 12 12 Homme Type 3
475 474 4 13 0 Homme Type 3
476 475 4.17 12 27 Femme Type 2
477 476 4 16 20 Femme Type 2
478 477 8.5 12 2 Homme Type 2
479 478 12.05 16 6 Femme Type 1
480 479 7 3 55 Homme Type 3
481 480 4.85 12 14 Femme Type 2
482 481 10.32 13 28 Femme Type 2
483 482 1 12 24 Homme Type 1
484 483 9.5 9 46 Femme Type 2
485 484 7.5 12 38 Homme Type 3
486 485 24.98 16 5 Femme Type 1
487 486 6.4 12 45 Femme Type 2
488 487 44.5 14 1 Femme Type 1
489 488 11.79 16 6 Femme Type 1
490 489 11 16 13 Homme Type 3
491 490 3.5 11 33 Femme Type 2
492 491 5.21 18 10 Homme Type 2
493 492 10.61 15 33 Femme Type 1
494 493 6.75 12 22 Homme Type 2
495 494 8.89 12 18 Homme Type 3
496 495 6 16 8 Homme Type 1
497 496 5.85 18 12 Homme Type 1
498 497 11.25 17 10 Femme Type 1
499 498 3.35 12 10 Femme Type 3
500 499 8.2 14 17 Homme Type 3
501 500 3 12 28 Femme Type 2
502 501 9.24 16 5 Homme Type 1
503 502 9.6 12 14 Femme Type 2
504 503 19.98 12 23 Homme Type 3
505 504 6.85 14 34 Homme Type 2
506 505 3.56 12 12 Femme Type 2
507 506 15 16 26 Homme Type 1
508 507 13.16 12 38 Femme Type 1
509 508 3 6 43 Femme Type 3
510 509 9 13 8 Homme Type 3
511 510 8.5 12 8 Homme Type 3
512 511 19 18 13 Homme Type 1
513 512 15 16 10 Homme Type 1
514 513 1.75 12 5 Femme Type 2
515 514 12.16 12 32 Femme Type 2
516 515 9 12 16 Homme Type 2
517 516 5.5 12 20 Homme Type 2
518 517 8.93 12 18 Femme Type 3
519 518 4.35 12 3 Femme Type 1
520 519 6.25 14 2 Homme Type 1
521 520 11.5 16 16 Homme Type 2
522 521 3.45 13 1 Femme Type 2
523 522 10 14 22 Homme Type 1
524 523 5 14 0 Homme Type 1
525 524 7.67 15 11 Femme Type 1
526 525 8.4 13 17 Homme Type 3
527 526 11.25 13 14 Homme Type 3
528 527 6.25 14 12 Femme Type 1
529 528 13.26 12 16 Homme Type 3
530 529 11.25 17 32 Femme Type 2
531 530 6.75 10 41 Homme Type 3
532 531 7.7 13 8 Femme Type 2
533 532 5.26 8 38 Femme Type 2
534 533 13.71 12 43 Homme Type 2
535 534 8 12 43 Femme Type 2