Chapter 3 Représentations graphiques
Dans cette partie du projet, nous allons effectuer un ensemble de représentations graphiques afin de savoir l’impact des variables sur les sinistres.
Ce graphe suivant indique la fréquence des sinistre en fonction des differentes variables : sexe, zone, catégorie socio-professionnelle, age, usage du véhicule et statut matrimonial.
library(dplyr)
library(ggplot2)
= database %>% select(SEXE = SEX,STATUT,ZONE,CSP,USAGE,AGECOND) #selection des variables.
B1 <- function(df, N){
plot_ = names(df)
name for (i in name){
<- data.frame(df[[i]],N) # Creation d'une df(Variables,N)
df0 colnames(df0) <- c(i,'N')
<- df0 %>% group_by(valeur = df0[[i]]) %>%
s summarise(total = sum(N)) # Creation d'une df(groupe de Variables, Total)
assign(paste0("table",i),s,.GlobalEnv)
# debut du code pour la figure
<- ggplot(data = s, aes(x = valeur, y = total/sum(total))) +
figure geom_col() +
xlab(i) + # Ajout du label de x
ylab(paste0("Frequence ",i)) + # Ajout du label de y
::theme_ipsum(grid = "Y") # Ajout d'un theme pour la figure
hrbrthemes# fin du code pour la figure
assign(paste0("fig",i),figure,.GlobalEnv) #assigantion de la figure i
}
}
plot_(B1,SumSINAPS) # Execution de la fonction precedente
require(patchwork)
|figUSAGE)/figAGECOND (figSEXE
|figZONE)/figCSP (figSTATUT