def tp4():
""" Fonction pour le tp4 """
data = mr.read_csv_data("test_tp4.csv", 2, 1)
numbers = mr.interpret_data_for_hours_and_result(data, 6)
corelation = mmm.caculate_correlation(numbers)
print("corrélation: {:0.6f}".format(corelation))
desc = mmm.interprete_correlation_in_word(corelation)
print(desc)
def tp5():
""" Fonction pour le tp5 """
numbers = mr.read_csv_data("test_tp5.csv")
xk = float(
mr.get_user_input(
"Quelle valeur voulez-vous chercher l'intervalle de confiance?"))
slope = mmm.calculate_slope(numbers)
const = mmm.calculate_const(numbers, slope)
variance = mmm.calculate_variance_with_regression(numbers, slope, const)
std_dev = mmm.std_derivation(variance)
student_val = mmm.get_student_with_alpha()
interval = mmm.calculate_interval(xk, numbers, std_dev, student_val)
yk = const + xk * slope
bounds = mmm.calculate_bounds_interval(interval, yk)
print("Intevalle = {:0.6f}".format(interval))
print("Limite supérieure = {:0.6f}".format(bounds[0]))
print("Limite inférieure = {:0.6f}".format(bounds[1]))
def tp1():
""" Fonction pour le tp1 """
numbers = mr.read_csv_data("test_tp1.csv")
mean = mmm.mean(numbers)
variance = mmm.variance(numbers, mean)
std_der = mmm.std_derivation(variance)
print("moyenne: {:10.2f}".format(mean))
print("variance: \t{:10.2f}".format(variance))
print("ecart-type: {:7.2f}".format(std_der))
def tp3():
""" Fonction pour le tp3 """
def _ask_for_x_value(slope, const):
""" Demande une valeur x pour retourner une valeur y """
x_val = float(mr.get_user_input("Entrez une valeur de x: "))
y_val = slope * x_val + const
return y_val
def _ask_for_y_value(slope, const):
""" Demande une valeur y pour retourner une valeur x """
y_val = float(mr.get_user_input("Entrez une valeur de y: "))
x_val = (y_val - const) / slope
return x_val
numbers = mr.read_csv_data("test_tp3.csv")
slope = mmm.calculate_slope(numbers)
const = mmm.calculate_const(numbers, slope)
print("slope: {:8.6f}".format(slope))
print("const: {:8.6f}".format(const))
print(_ask_for_x_value(slope, const))
print(_ask_for_y_value(slope, const))
def _ask_for_y_value(slope, const):
""" Demande une valeur y pour retourner une valeur x """
y_val = float(mr.get_user_input("Entrez une valeur de y: "))
x_val = (y_val - const) / slope
return x_val
def _ask_for_x_value(slope, const):
""" Demande une valeur x pour retourner une valeur y """
x_val = float(mr.get_user_input("Entrez une valeur de x: "))
y_val = slope * x_val + const
return y_val
def tp2():
""" Fonction pour le tp2 """
numbers = mr.read_csv_data("test_tp2.csv")
corelation = mmm.caculate_correlation(numbers)
print("corrélation: {:0.6f}".format(corelation))
print(mmm.interprete_correlation_in_word(corelation))