10 heures- Facile
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J'ai tout compris !Mis à jour le 02/09/2024
Réaliser une analyse bivariée
Compétences évaluées
- Réaliser une analyse bivariée
Description
Pour ce quiz, tout comme lors de la partie 2, vous allez avoir à pratiquer un peu de Python pour pouvoir répondre aux questions. Le jeu de données sera d'ailleurs le même, à la différence près que celui-ci est nettoyé de ses nombreuses erreurs. Pour rappel : il concerne les résultats de 340 coureurs ayant réalisé un 10 km, relevés à l'arrivée. Vous trouverez le jeu de données ici. Il contient pour chaque individu :
- la position à l'arrivée ;
- son genre ;
- le temps effectué en heures:minutes:secondes ;
- son département de résidence ;
- le temps effectué en secondes ;
- son âge.
Question 1
Lorsque l'on analyse la corrélation entre la position et l'âge des coureurs, on obtient un coefficient de Pearson de 0,106. Que signifie ce coefficient ?
Qu'il y a une corrélation importante entre nos deux variables
Qu'à partir de l'âge, on peut déterminer de façon précise la position d'arrivée de nos individus
Qu'il n'y a aucun lien de cause à effet entre l'âge et la position d'arrivée
Qu'il n'y a apparemment pas de corrélation entre nos deux variables
Question 2
Réalisez à présent une discrétisation de la variable Age, vous pourrez par exemple séparer les individus par tranches de 10 ans. Qu'observez-vous à présent, si vous analysez la corrélation entre la discrétisation de la variable Age et la Position à l'arrivée ?
Il n'y a pas de corrélation apparente
On observe une corrélation importante
On observe une faible corrélation
Les analyses menées ne permettent pas de tirer de conclusion
Question 3
Soit X la variable Age et Y la variable Position. Quels sont les coefficients a et b obtenus par une régression linéaire qui chercherait à calculer :
Y=a.X+b
Et quel est la variance expliquée par le modèle ?
- a=0.86
- b=134.3
- R2=0.106
- a=134.3
- b=0.86
- R2=0.106
- a=0.86
- b=134.3
- R2=0.011
- a=134.3
- b=0.86
- R2=0.011
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