From dae19d4eb670d9734ebbc736fff15dd3566374ac Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Arthur Danjou <arthurdanjou@outlook.fr>
Date: Thu, 11 Apr 2024 13:49:00 +0200
Subject: [PATCH] Initialisation of TP5

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 Analyse Multidimensionnelle/TP5/TP5.Rproj     |  13 ++
 .../TP5/TP5_Enonce.Rmd                        | 181 ++++++++++++++++++
 .../TP5/housetasks.csv                        |  14 ++
 3 files changed, 208 insertions(+)
 create mode 100644 Analyse Multidimensionnelle/TP5/TP5.Rproj
 create mode 100644 Analyse Multidimensionnelle/TP5/TP5_Enonce.Rmd
 create mode 100644 Analyse Multidimensionnelle/TP5/housetasks.csv

diff --git a/Analyse Multidimensionnelle/TP5/TP5.Rproj b/Analyse Multidimensionnelle/TP5/TP5.Rproj
new file mode 100644
index 0000000..8e3c2eb
--- /dev/null
+++ b/Analyse Multidimensionnelle/TP5/TP5.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
diff --git a/Analyse Multidimensionnelle/TP5/TP5_Enonce.Rmd b/Analyse Multidimensionnelle/TP5/TP5_Enonce.Rmd
new file mode 100644
index 0000000..03b14ae
--- /dev/null
+++ b/Analyse Multidimensionnelle/TP5/TP5_Enonce.Rmd	
@@ -0,0 +1,181 @@
+---
+title: "TP5_Enonce"
+author: ''
+date: ''
+output:
+  pdf_document: default
+  html_document: default
+---
+
+```{r setup, include=FALSE}
+knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
+```
+
+```{r}
+rm(list=ls())
+library(FactoMineR)
+```
+
+----------------------------------------------------------------------------------------
+
+Exercice 1
+
+AFC sur le lien entre couleur des cheveux et ceux des yeux 
+
+```{r}
+data("HairEyeColor")
+```
+
+```{r}
+HairEyeColor
+```
+```{r}
+data <- apply(HairEyeColor, c(1, 2), sum)
+data
+```
+```{r}
+barplot(data,beside=TRUE,legend.text =rownames(data),main=" Effectifs observés",col=c("black","brown","red","yellow"))
+```
+
+  1) Commentez le barplot ci-dessus ? S'attend on à une situation d'indépendance ?
+  
+  2) Etudiez cette situation par un test du chi-deux d'indépendance
+  
+```{r}
+
+```
+  3) Affichez le tableau des effectifs théoriques et la contribution moyenne
+```{r}
+
+```
+  4) Calculer le tableau des contributions au khi-deux  
+  
+```{r}
+
+
+```
+  5) Calculer le tableau des probabilités associé au tableau de contingence.
+  
+```{r}
+
+```
+  6) Calculer le tableau des profils lignes et le profil moyen associé.
+  
+```{r}
+
+```
+  7) Calculer le tableau des profils colonnes et le profil moyen associé.
+```{r}
+
+
+```
+  8) Que vaut l’inertie du nuage des profils lignes ? Celle du nuage des profils colonnes ?
+
+
+```{r}
+
+```
+
+  9) Lancer une AFC avec FactoMineR
+  
+```{r}
+library(FactoMineR)
+res.afc<-CA(data)
+
+summary(res.afc)
+
+plot(res.afc, invisible = "row")
+plot(res.afc, invisible = "col")
+
+```
+```{r}
+
+```
+  
+  
+  10) Faire la construcution des éboulis des valeurs propres
+  
+```{r}
+
+
+```
+  11) Effectuer l'analyse des correspondances 
+  
+  ----------------------------------------------------------------------------------------
+
+Exercice 2
+
+AFC sur la répartition des tâches ménagères dans un foyer
+
+```{r}
+data<-read.table("housetasks",sep=";",header = TRUE)
+data
+```
+
+```{r}
+
+barplot(as.matrix(data),beside=TRUE,legend.text=rownames(data),main="Effectifs observés",col=rainbow(length(rownames(data))))
+```
+
+  1) Commentez le barplot ci-dessus ? S'attend on à une situation d'indépendance ?
+  
+  2) Etudiez cette situation par un test du chi-deux d'indépendance
+  
+```{r}
+
+```
+  3) Affichez le tableau des effectifs théoriques et la contribution moyenne
+```{r}
+
+```
+  4) Calculer le tableau des contributions au khi-deux  
+  
+```{r}
+
+```
+  5) Calculer le tableau des probabilités associé au tableau de contingence.
+  
+```{r}
+
+```
+  6) Calculer le tableau des profils lignes et le profil moyen associé.
+  
+```{r}
+
+```
+  7) Calculer le tableau des profils colonnes et le profil moyen associé.
+```{r}
+
+
+
+```
+  8) Que vaut l’inertie du nuage des profils lignes ? Celle du nuage des profils colonnes ?
+
+
+```{r}
+
+
+```
+
+  9) Lancer une AFC avec FactoMineR
+  
+```{r}
+res.afc<-CA(data)
+
+summary(res.afc,nbelements = Inf)
+
+plot(res.afc, invisible = "row")
+plot(res.afc, invisible = "col")
+
+```
+  
+  
+  10) Faire la construcution des éboulis des valeurs propres
+  
+```{r}
+
+```
+  11) Effectuer l'analyse des correspondances 
+  
+
+
diff --git a/Analyse Multidimensionnelle/TP5/housetasks.csv b/Analyse Multidimensionnelle/TP5/housetasks.csv
new file mode 100644
index 0000000..b14be5c
--- /dev/null
+++ b/Analyse Multidimensionnelle/TP5/housetasks.csv	
@@ -0,0 +1,14 @@
+"Wife";"Alternating";"Husband";"Jointly"
+"Laundry";156;14;2;4
+"Main_meal";124;20;5;4
+"Dinner";77;11;7;13
+"Breakfeast";82;36;15;7
+"Tidying";53;11;1;57
+"Dishes";32;24;4;53
+"Shopping";33;23;9;55
+"Official";12;46;23;15
+"Driving";10;51;75;3
+"Finances";13;13;21;66
+"Insurance";8;1;53;77
+"Repairs";0;3;160;2
+"Holidays";0;1;6;153