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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "01d1b493e8b51a6ebb42524f6b1bcfff",
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"translation_date": "2025-08-25T17:10:49+00:00",
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"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md",
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"language_code": "fr"
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}
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# Petite étude sur le diabète
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Dans cet exercice, nous travaillerons avec un petit ensemble de données de patients atteints de diabète, disponible [ici](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html).
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| | ÂGE | SEXE | IMC | TA | S1 | S2 | S3 | S4 | S5 | S6 | Y |
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|---|-----|------|-----|----|----|----|----|----|----|----|----|
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| 0 | 59 | 2 | 32.1 | 101. | 157 | 93.2 | 38.0 | 4. | 4.8598 | 87 | 151 |
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| 1 | 48 | 1 | 21.6 | 87.0 | 183 | 103.2 | 70. | 3. | 3.8918 | 69 | 75 |
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| 2 | 72 | 2 | 30.5 | 93.0 | 156 | 93.6 | 41.0 | 4.0 | 4. | 85 | 141 |
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| ... | ... | ... | ... | ...| ...| ...| ...| ...| ...| ...| ... |
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## Instructions
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* Ouvrez le [notebook de l'exercice](../../../../1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.ipynb) dans un environnement jupyter notebook
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* Complétez toutes les tâches listées dans le notebook, à savoir :
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* [ ] Calculer les valeurs moyennes et la variance pour toutes les variables
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* [ ] Tracer des boxplots pour IMC, TA et Y en fonction du sexe
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* [ ] Quelle est la distribution des variables Âge, Sexe, IMC et Y ?
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* [ ] Tester la corrélation entre les différentes variables et la progression de la maladie (Y)
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* [ ] Tester l'hypothèse selon laquelle le degré de progression du diabète est différent entre les hommes et les femmes
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## Barème
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Exemplaire | Adéquat | À améliorer
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Toutes les tâches requises sont complètes, illustrées graphiquement et expliquées | La plupart des tâches sont complètes, mais les explications ou les conclusions des graphiques et/ou des valeurs obtenues manquent | Seules les tâches de base, comme le calcul des moyennes/variances et les graphiques simples, sont complètes, aucune conclusion n'est tirée des données
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**Avertissement** :
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