.. _enonce2017rst:

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Evaluation Python année 2016-2017 - énoncé
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    **Links:** :download:`notebook <enonce_2017.ipynb>`, :downloadlink:`html <enonce_20172html.html>`, :download:`PDF <enonce_2017.pdf>`, :download:`python <enonce_2017.py>`, :downloadlink:`slides <enonce_2017.slides.html>`, :githublink:`GitHub|_doc/notebooks/examen/enonce_2017.ipynb|*`


Le répertoire
`data <https://github.com/sdpython/actuariat_python/tree/master/_doc/notebooks/examen/data>`__
contient deux fichiers csv simulés aléatoirement dont il faudra se
servir pour répondre aux 10 questions qui suivent. Chaque question vaut
deux points. Le travail est à rendre pour le lundi 20 février sous la
forme d’un notebook envoyé en pièce jointe d’un mail.

1
-

Deux fichiers sont extraits de la base de données d’un médecin. Un
fichier contient des informations sur des personnes, un autre sur les
rendez-vous pris par ces personnes. Quels sont-ils ?


2
-

On souhaite étudier la relation entre le prix moyen payé par une
personne, son âge et son genre. Calculer le prix moyen payé par une
personne ?


3
-

Faire la jointure entre les deux tables.


4
-

Tracer deux nuages de points (age, prix moyen) et (genre, prix moyen) ?


5
-

Calculer les coefficients de la régression
:math:`prix\_moyen \sim age + genre`.


6
-

On souhaite étudier le prix d’une consultation en fonction du jour de la
semaine. Ajouter une colonne dans la table de votre choix avec le jour
de la semaine.


7
-

Créer un graphe moustache qui permet de vérifier cette hypothèse.


8
-

Ajouter une colonne dans la table de votre choix qui contient 365 si
c’est le premier rendez-vous, le nombre de jour écoulés depuis le
précédent rendez-vous. On appelle cette colonne :math:`delay`. On ajoute
également la colonne :math:`1/delay`.


9
-

Calculer les coefficients de la régression
:math:`prix \sim age + genre + delay + 1/delay + jour\_semaine`.


10
--

Comment comparer ce modèle avec le précédent ? Implémentez le calcul qui
vous permet de répondre à cette question.