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challenge_infer.qmd
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title: "Challenge : tests d'hypothèses"
author: "___"
date: "`r Sys.Date()`"
format:
html:
code-fold: true
code-tools: true
toc: true
editor: visual
lang: fr
---
```{r setup, include=FALSE}
SciViews::R("infer", "model", lang = "fr")
if (!"tools:score" %in% search())
source("R/functions.R", attach(NULL, name = "tools:score"))
unlink(dir("challenge_infer_files/figure-html", pattern = "\\.png$"))
# Lecture des données
anorexia <- read("anorexia", package = "MASS")
pima <- read("Pima.te", package = "MASS" )
```
Vous avez à disposition le jeu de données `anorexia` qui étudie la variation pondérale de patientes anorexiques avant et après différents traitements, voir `?anorexia`.
## Item 1
Reproduisez l'analyse ci-dessous à partir du jeu de données `anorexia` en formatant le résultat à l'aide de `tabularise()`.
```{r infer01, record_table=TRUE}
___ |>
tabularise()
```
Votre score est de **`r score_infer(1)`**.
## Item 2
Reproduisez le graphique ci-dessous relatif à `anorexia` (une variable doit être calculée). Ce graphique décrit les données en vue d'une analyse ensuite à l'aide d'un test d'hypothèse.
```{r infer02}
```
Votre score est de **`r score_infer(2)`**.
## Item 3
Reproduisez l'analyse ci-dessous à partir du jeu de données `anorexia` (la même transformation de données que pour l'item 3 est nécessaire ici).
```{r infer03, record_table=TRUE}
```
Votre score est de **`r score_infer(3)`**.
## Item 4
Sur base de l'analyse réalisée à l'item 4, tracez le graphique de la distribution théorique considérée sous H~0~ comme ci-dessous.
```{r infer04}
```
Votre score est de **`r score_infer(4)`**.
## Item 5
Toujours à partir du jeu de données `anorexia`, reproduisez l'analyse suivante que vous formatez avec `tabularise()`.
```{r infer05, record_table=TRUE}
```
Votre score est de **`r score_infer(5)`**.
Vous avez également le jeu de données `pima` qui étudie des données médicales de femmes amérindiennes de la tribu Pima particulièrement susceptibles de développer un diabète. Voyez `?Pima.te` pour plus d'informations.
## Item 6
Produisez et formatez le tableau suivant avec `tabularise()`, en partant du jeu de données `pima`.
```{r infer06, record_table=TRUE}
```
Votre score est de **`r score_infer(6)`**.
## Item 7
À partir de `pima`, réalisez l'analyse suivante qui étudie le diabète et l'indice de masse corporelle chez ces amérindiennes. Formatez le résultat avec `tabularise()`.
```{r infer07, record_table=TRUE}
```
Votre score est de **`r score_infer(7)`**.
## Item 8
À partir du jeu de données `pima` dont vous ne retenez que les femmes ayant eu entre 0 et 3 grossesses, reproduisez le graphique descriptif suivant (la transparence autant que les largeurs sont de 10%). Vous initialiserez le générateur pseudo-aléatoire à 364 avant vos calculs.
```{r infer08}
```
Votre score est de **`r score_infer(8)`**.
## Item 9
Reproduisez l'analyse suivante qui traite des mêmes données que celles représentées à l'item 8. Formatez le résultat avec `tabularise()`.
```{r infer09, record_table=TRUE}
```
Votre score est de **`r score_infer(9)`**.
## Item 10
Recréez le tableau suivant issu d'une analyse de *toutes* les données de `pima`, mais avec les mêmes variables que celles utilisées aux items 8 et 9. Formatez le résultat avec `tabularise()`.
```{r infer10, record_table=TRUE}
```
Votre score est de **`r score_infer(10)`**.
# Score final
Votre score total est de **`r res <- score_all_infer(); round(sum(res), 1)`/10**. Si vous soumettez votre réponse (exportez le fichier results/`r attr(res, "file")` et soumettez-le dans l'app Shiny du challenge), faites un commit avec comme message le numéro **`r attr(res, "id")`**.