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title: "Régression logistique :  accidents de la circulation / (2) Visualisation des données"
output: html_document
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### Chargement des packages et données 
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE,warning = FALSE)
library(tidyverse)
```



```{r cars}
accidents = read_csv("./data_TP/accidents_label.csv")
```
- Vérifier le type de chaque colonne, le changer si nécessaire
```{r}
accidents %>% summarise_all(class)
accidents = accidents %>% mutate(dep = factor(dep))
accidents %>% summarise_all(class)
```

# Statistiques descriptives et visualisation
- Récupérer le type de chaque colonne
```{r}
variable_class = accidents %>% summarise_all(class) %>% gather(variable,class)
```



- Quelles sont les variables factorielles avec "trop"  de modalités  ? Enlever ces variables...
```{r}
for (colonne in variable_class$variable){
  if (filter( variable_class, variable == colonne)$class=="character" | filter( variable_class, variable == colonne)$class=="factor" ){
  print(c(colonne,dim(unique(accidents%>% select(colonne)))))
  }
}
```
```{r}
accidents = accidents %>% select(-c("adr","num_veh","com"))
variable_class = accidents %>% summarise_all(class) %>% gather(variable,class)
```


- Pour les variables factorielles afficher le pourcentage d'accidents graves ($Y=1$) dans chaque modalité
```{r}
for (colonne in variable_class$variable){
  if (filter( variable_class, variable == colonne)$class=="character" | filter( variable_class, variable == colonne)$class=="factor" ){
    print(accidents %>% group_by(get(colonne)) %>% summarise(moyenne= mean(Y)))}
}

```

- Représenter l'évaluation du pourcentage d'accidents graves en fonction de l'année
```{r}
ggplot(accidents %>% group_by(year) %>% summarise(moyenne= mean(Y)),aes(x=year,y=moyenne)) + geom_line()
```
- Proposer une réprésentation graphique pour visualiser le pourcentage d'accidents graves en fonction des autres variables continues
```{r}
variable_class
```
```{r}
ggplot(accidents %>% group_by(an_nais) %>% summarise(moyenne= mean(Y)),aes(x=an_nais,y=moyenne)) + geom_line()
```
```{r}
ggplot(accidents %>% group_by(occutc) %>% summarise(moyenne= mean(Y)),aes(x=occutc,y=moyenne)) + geom_line()
```

