148
Le logiciel R - Maˆ ıtriser le langage
3.2- Certains individus sont pr´ esents dans les deux fichiers (nutri3.xls et nutri4.xls). Les noms des variables sont identiques.
3.3- Mˆ eme question que 3.2, mais des erreurs se sont gliss´ ees et il vous faudra
d´ etecter les individus correspondants, par exemple ceux ayant un poids ` a
200 kg (nutri5.xls et nutri6.xls).
3.4- Les variables sont s´ epar´ ees dans deux fichiers (nutri7.xls et nutri8.xls) qui
contiennent les mˆ emes individus.
3.5- Mˆ eme question que 3.4, mais une variable poss` ede trop de valeurs manquantes et nous choisissons de la supprimer (nutri9.xls et nutri10.xls).
3.6- Mˆ eme question que 3.4 mais un individu poss` ede trop de valeurs manquantes. Supprimez-le (nutri11.xls et nutri12.xls).
3.7- Dans le fichier nutriage.xls, combien de personnes pratiquent le v´ eg´ etarisme (pas de viande, pas de poisson).
• Fichier Intima media.xls
3.1- Rajoutez une colonne IMC contenant l’IMC de chaque individu au
data.frame issu de ce fichier de donn´ ees.
3.2- R´ ecup´ erez la mesure de l’intima-m´ edia pour les personnes ayant un IMC>30.
3.3- Extrayez les femmes « sportives ».
3.4- Extrayez les « non-ob` eses » chez les personnes ˆ ag´ ees de 50 ans ou plus
(ob` ese=IMC>30).
• Fichier imcenfant.xls
3.1- Rajoutez une colonne IMC.
3.2- Extrayez les enfants ayant un IMC < 15 et un ˆ age <= 3.5 ans.
3.3- Donnez le nombre d’enfants v´ erifiant les conditions ci-dessus.
• Fichier Poids naissance.xls
3.1- Rajoutez une variable PTL1 (nombre d’ant´ ec´ edents de pr´ ematur´ es) ` a 3 modalit´ es (o` u la troisi` eme modalit´ e sera cod´ ee 2 et correspondra `
a « 2 ou
plus » ant´ ec´ edents de pr´ ematur´ es).
3.2- Mˆ eme question avec FVT (nombre de visites ` a un m´ edecin) pour rajouter
FVT1.
3.3- Ordonnez le fichier suivant les poids de naissance (BWT) croissants.
3.4- Extrayez les individus ayant des m` eres noires ou blanches et qui fument.
Le logiciel R - Maˆ ıtriser le langage
3.2- Certains individus sont pr´ esents dans les deux fichiers (nutri3.xls et nutri4.xls). Les noms des variables sont identiques.
3.3- Mˆ eme question que 3.2, mais des erreurs se sont gliss´ ees et il vous faudra
d´ etecter les individus correspondants, par exemple ceux ayant un poids ` a
200 kg (nutri5.xls et nutri6.xls).
3.4- Les variables sont s´ epar´ ees dans deux fichiers (nutri7.xls et nutri8.xls) qui
contiennent les mˆ emes individus.
3.5- Mˆ eme question que 3.4, mais une variable poss` ede trop de valeurs manquantes et nous choisissons de la supprimer (nutri9.xls et nutri10.xls).
3.6- Mˆ eme question que 3.4 mais un individu poss` ede trop de valeurs manquantes. Supprimez-le (nutri11.xls et nutri12.xls).
3.7- Dans le fichier nutriage.xls, combien de personnes pratiquent le v´ eg´ etarisme (pas de viande, pas de poisson).
• Fichier Intima media.xls
3.1- Rajoutez une colonne IMC contenant l’IMC de chaque individu au
data.frame issu de ce fichier de donn´ ees.
3.2- R´ ecup´ erez la mesure de l’intima-m´ edia pour les personnes ayant un IMC>30.
3.3- Extrayez les femmes « sportives ».
3.4- Extrayez les « non-ob` eses » chez les personnes ˆ ag´ ees de 50 ans ou plus
(ob` ese=IMC>30).
• Fichier imcenfant.xls
3.1- Rajoutez une colonne IMC.
3.2- Extrayez les enfants ayant un IMC < 15 et un ˆ age <= 3.5 ans.
3.3- Donnez le nombre d’enfants v´ erifiant les conditions ci-dessus.
• Fichier Poids naissance.xls
3.1- Rajoutez une variable PTL1 (nombre d’ant´ ec´ edents de pr´ ematur´ es) ` a 3 modalit´ es (o` u la troisi` eme modalit´ e sera cod´ ee 2 et correspondra `
a « 2 ou
plus » ant´ ec´ edents de pr´ ematur´ es).
3.2- Mˆ eme question avec FVT (nombre de visites ` a un m´ edecin) pour rajouter
FVT1.
3.3- Ordonnez le fichier suivant les poids de naissance (BWT) croissants.
3.4- Extrayez les individus ayant des m` eres noires ou blanches et qui fument.