Typologie Tx d’erreur et variabilite de le moyenne du pepsinogene par lot

Author

Anne et Nadine

Published

April 9, 2024

Objectif de l’étude :

Si on augmente la taille de l’échantillon (6 à 30 génisses) comment se distribue le taux d’erreur (en excès ou par défault) en fonction des différents seuils des nouveaux abaques selon les tirages aun sort possibles (5 à 29) ? les BDD sont construites par lot de génisses de 6 à 30 Préparation du jeu de données

Importation des BDD

# création des variables poolee_ed pour chaque seuil
erreurTS_LotsT6<-erreurTS_LotsT6 |> 
  mutate(poolee_ednvs_1500=((ee_nvs_1500+ed_nvs_1500)/NbdeTS)*100, 
          poolee_ednvs_arbredec=((ed_nvs_arbredec+ee_nvs_arbredec)/NbdeTS)*100 ,
         poolee_ed1500=((ee1500+ed1500)/NbdeTS)*100 )

Descritption de ces erreurs pour des lots de 6 génisses avec des tirages au sort de 5

Distribution des erreurs et box plot pour lot de 6 génisses par tirage au sort de 5

#poolee_ednvs_1500 #poolee_ednvs_arbredec

       n     mean       sd      min       Q1   median       Q3      max 
      31        0        0        0        0        0        0        0 
percZero 
     100 
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
31.000000  2.688172  9.715179  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 50.000000 
 percZero 
90.322581 
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
31.000000  3.763441 11.146896  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 50.000000 
 percZero 
87.096774 

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[1] "variation des erreurs :poolee_ed1500 et poolee_ednvs_arbredec"

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[1] "Lots de 6 génisses"

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[1] "taille des tirages au sort : 5"

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[1] "plot_annotation"

Description MoyPepsi_Lot vs les différentes variables erreur

###poolee_ednvs_1500
###poolee_ednvs_arbredec
###poolee_ed1500

# Graphe MoyPepsi_Lot vs poolee_ednvs_1500
p1<-ggplot(erreurTS_LotsT6) +aes(x=MoyPepsi_Lot, y=poolee_ednvs_1500) +
  geom_point()
p1

p2<-ggplot(erreurTS_LotsT6) +aes(x=MoyPepsi_Lot, y=poolee_ednvs_arbredec) +
  geom_point()
p2

p3<-ggplot(erreurTS_LotsT6) +aes(x=MoyPepsi_Lot, y=poolee_ed1500) +
  geom_point()
p3

Descritption de ces erreurs pour des lots de 7 génisses avec des tirages au sort de 5 et 6 génisses

Distribution et box plot pour lot de 7 génisses par tirage au sort de 5 et 6

#poolee_ednvs_1500 #poolee_ednvs_arbredec

        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
34.000000  0.280112  1.633320  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  9.523810 
 percZero 
97.058824 
       n     mean       sd      min       Q1   median       Q3      max 
34.00000 10.64426 24.84222  0.00000  0.00000  0.00000  0.00000 85.71429 
percZero 
76.47059 
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
34.000000  4.061625  8.625160  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 28.571429 
 percZero 
79.411765 

Description MoyPepsi_Lot vs les différentes variables erreur

###poolee_ednvs_1500
###poolee_ednvs_arbredec
###poolee_ed1500

# Graphe MoyPepsi_Lot vs poolee_ednvs_1500
p1<-ggplot(erreurTS_LotsT7) +aes(x=MoyPepsi_Lot, y=poolee_ednvs_1500) +
  geom_point()
p1

p2<-ggplot(erreurTS_LotsT7) +aes(x=MoyPepsi_Lot, y=poolee_ednvs_arbredec) +
  geom_point()
p2

p3<-ggplot(erreurTS_LotsT7) +aes(x=MoyPepsi_Lot, y=poolee_ed1500) +
  geom_point()
p3

Descritption de ces erreurs pour des lots de 8 génisses avec des tirages au sort de 5, 6 7 génisses

Distribution et box plot pour lot de 8 génisses par tirage au sort de 5, 6 et 7

#poolee_ednvs_1500, poolee_ednvs_arbredec poolee_ed1500

         n       mean         sd        min         Q1     median         Q3 
99.0000000  0.1984127  1.1659277  0.0000000  0.0000000  0.0000000  0.0000000 
       max   percZero 
10.7142857 94.9494949 
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
99.000000  1.966090  6.103792  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 28.571429 
 percZero 
85.858586 
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
99.000000  1.154401  4.537039  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 28.571429 
 percZero 
90.909091 

Questions à se poser :

*Qu’est ce qui joue sur le taux d’erreur? => la moyenne, la variabilité intra_lot??

*1 lot avec beaucoup de variabilité présente-t-il plus d’erreurs?

Description MoyPepsi_Lot vs les différentes variables erreurs

#Représentation graphique

Description Taux d’erreur vs la variabilité du pepsi intra_lot (Sdpepsi_lot)

#Représentation graphique

Description MoyPepsi_Lot vs la variabilité intra-lot (sd) en fonction de C3MoyPepsi_Lot (couleurs)

Description SdPepsi_Lot vs les différentes erreurs en fonction de C3MoyPepsi_Lot (couleurs)

#Représentation graphique

Boxplot de C3MoyPepsi_Lot et variable SdPepsi_Lot en continue

Typologie Lot sur la variabilité et la moyenne (SdpepsiMoy en 2 et 3 classes) des pepsi (C3MoyPepsi_Lot)

Typologie1 : C3MoyPepsi_Lot et C2SdpepsiMoy

Typologie2 : C3MoyPepsi_Lot et C3SdpepsiMoy

# création d'une variable C2SdpepsiMoy
Summarize(erreurTS_LotsT8$SdPepsi_Lot)
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
  99.0000  527.6030  326.3808  107.3352  304.7699  384.4595  648.9648 1339.4729 
erreurTS_LotsT8<-erreurTS_LotsT8 |>
  mutate(C2SdPepsi_Lot=ifelse(SdPepsi_Lot<=384.4595, "var faible", "var forte"))
erreurTS_LotsT8<-erreurTS_LotsT8 |>
  mutate(C2SdPepsi_Lot=as.factor(C2SdPepsi_Lot))
table(erreurTS_LotsT8$C2SdPepsi_Lot)

var faible  var forte 
        48         51 
# Création d'une variable C3SdPepsi_Lot avec les terciles
terciles1<- quantile(erreurTS_LotsT8$SdPepsi_Lot,  probs=c(0.33,0.66), na.rm=TRUE)
# 348 et 558

erreurTS_LotsT8<-erreurTS_LotsT8 |>
  mutate(C3SdPepsi_Lot=ifelse(SdPepsi_Lot<=348, "var faible", 
                              ifelse(SdPepsi_Lot<=558 & SdPepsi_Lot>348, "var moyenne", 
                              "var forte")))
erreurTS_LotsT8<-erreurTS_LotsT8 |>
  mutate(C3SdPepsi_Lot=as.factor(C3SdPepsi_Lot))
table(erreurTS_LotsT8$C3SdPepsi_Lot)

 var faible   var forte var moyenne 
         33          33          33 
# Typologie 1 : C3MoyPepsi_Lot et C2SdpepsiMoy
table(erreurTS_LotsT8$C3MoyPepsi_Lot)

    ]<=1500] ]1500 -2000]       >2000[ 
          66           12           21 
erreurTS_LotsT8<-erreurTS_LotsT8 |>
  mutate(C6PepsiVariabilite=ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C2SdPepsi_Lot=="var faible", "]<=1500]_Vfaible", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C2SdPepsi_Lot=="var forte", "]<=1500]_Vforte",
            ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C2SdPepsi_Lot=="var faible", "]1500 -2000]_Vfaible", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C2SdPepsi_Lot=="var forte", "]1500 -2000]_Vforte",                                ifelse(C3MoyPepsi_Lot==">2000["  & C2SdPepsi_Lot=="var faible", ">2000[_Vfaible" , ">2000[_Vforte" ))))))
                       
erreurTS_LotsT8<-erreurTS_LotsT8 |>
  mutate(C6PepsiVariabilite=as.factor(C6PepsiVariabilite))
table(erreurTS_LotsT8$C6PepsiVariabilite)

   ]<=1500]_Vfaible     ]<=1500]_Vforte ]1500 -2000]_Vforte      >2000[_Vfaible 
                 42                  24                  12                   6 
      >2000[_Vforte 
                 15 
# Typologie 2 : C3MoyPepsi_Lot et C3SdPepsi_Lot
table(erreurTS_LotsT8$C3MoyPepsi_Lot)

    ]<=1500] ]1500 -2000]       >2000[ 
          66           12           21 
erreurTS_LotsT8<-erreurTS_LotsT8 |>
  mutate(C9PepsiVariabilite=ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C3SdPepsi_Lot=="var faible", "]<=1500]_Vfaible",ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C3SdPepsi_Lot=="var moyenne", "]<=1500]_Vmoyen", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C3SdPepsi_Lot=="var forte", "]<=1500]_Vforte",
         ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C3SdPepsi_Lot=="var faible", "]1500 -2000]_Vfaible",ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C3SdPepsi_Lot=="var moyenne", "]1500 -2000]_Vmoyen", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C3SdPepsi_Lot=="var forte", "]1500 -2000]_Vforte",
             ifelse(C3MoyPepsi_Lot==">2000["  & C3SdPepsi_Lot=="var faible", ">2000[_Vfaible",ifelse(C3MoyPepsi_Lot==">2000["  & C3SdPepsi_Lot=="var moyenne",  ">2000[_Vmoyen" , ">2000[_Vforte"  )))))))))                                                                                                                                                                                          
                       
erreurTS_LotsT8<-erreurTS_LotsT8 |>
  mutate(C9PepsiVariabilite=as.factor(C9PepsiVariabilite))
table(erreurTS_LotsT8$C9PepsiVariabilite)

   ]<=1500]_Vfaible     ]<=1500]_Vforte     ]<=1500]_Vmoyen ]1500 -2000]_Vforte 
                 33                   9                  24                   9 
]1500 -2000]_Vmoyen       >2000[_Vforte       >2000[_Vmoyen 
                  3                  15                   6 

Graphes

Descritption de ces erreurs pour des lots de 9 génisses avec des tirages au sort de 5, 6 ,7 et 8 génisses

Distribution et box plot pour lot de 9 génisses par tirage au sort de 5, 6, 7 et 8

#poolee_ednvs_1500, poolee_ednvs_arbredec et poolee_ed1500

         n       mean         sd        min         Q1     median         Q3 
40.0000000  0.6845238  3.0301212  0.0000000  0.0000000  0.0000000  0.0000000 
       max   percZero 
17.4603175 92.5000000 
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
40.000000  4.702381 11.254651  0.000000  0.000000  0.000000  2.380952 46.428571 
 percZero 
70.000000 
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
40.000000  7.797619 14.342849  0.000000  0.000000  0.000000  7.738095 46.428571 
 percZero 
60.000000 

par type de Lot

         n       mean         sd        min         Q1     median         Q3 
40.0000000  0.6845238  3.0301212  0.0000000  0.0000000  0.0000000  0.0000000 
       max   percZero 
17.4603175 92.5000000 
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
40.000000  4.702381 11.254651  0.000000  0.000000  0.000000  2.380952 46.428571 
 percZero 
70.000000 
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
40.000000  7.797619 14.342849  0.000000  0.000000  0.000000  7.738095 46.428571 
 percZero 
60.000000 

Questions à se poser :

*Qu’est ce qui joue sur le taux d’erreur? => la moyenne, la variabilité intra_lot??

*1 lot avec beaucoup de variabilité présente-t-il plus d’erreurs?

Description MoyPepsi_Lot vs les différentes variables erreurs

#Représentation graphique

Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_point()`).
Warning: Removed 4 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_point()`).

Description Taux d’erreur vs la variabilité du pepsi intra_lot (Sdpepsi_lot)

#Représentation graphique

Description MoyPepsi_Lot vs la variabilité intra-lot (sd) en fonction de C3MoyPepsi_Lot (couleurs)

Description SdPepsi_Lot vs les différentes erreurs en fonction de C3MoyPepsi_Lot (couleurs)

#Représentation graphique

Boxplot de C3MoyPepsi_Lot et variable SdPepsi_Lot en continue

Typologie Lot sur la variabilité et la moyenne (SdpepsiMoy en 2 et 3 classes) des pepsi (C3MoyPepsi_Lot)

Typologie1 : C3MoyPepsi_Lot et C2SdpepsiMoy

Typologie2 : C3MoyPepsi_Lot et C3SdpepsiMoy

# création d'une variable C2SdpepsiMoy
Summarize(erreurTS_LotsT9$SdPepsi_Lot)
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
  40.0000  648.1222  220.3749  442.0399  474.5005  532.4390  832.6788 1117.0798 
erreurTS_LotsT9<-erreurTS_LotsT9 |>
  mutate(C2SdPepsi_Lot=ifelse(SdPepsi_Lot<=532.4390, "var faible", "var forte"))
erreurTS_LotsT9<-erreurTS_LotsT9 |>
  mutate(C2SdPepsi_Lot=as.factor(C2SdPepsi_Lot))
table(erreurTS_LotsT9$C2SdPepsi_Lot)

var faible  var forte 
        20         20 
# Création d'une variable C3SdPepsi_Lot avec les terciles
terciles1<- quantile(erreurTS_LotsT9$SdPepsi_Lot,  probs=c(0.33,0.66), na.rm=TRUE)
# 485 et 778

erreurTS_LotsT9<-erreurTS_LotsT9 |>
  mutate(C3SdPepsi_Lot=ifelse(SdPepsi_Lot<=485, "var faible", 
                              ifelse(SdPepsi_Lot<=778 & SdPepsi_Lot>485, "var moyenne", 
                              "var forte")))
erreurTS_LotsT9<-erreurTS_LotsT9 |>
  mutate(C3SdPepsi_Lot=as.factor(C3SdPepsi_Lot))
table(erreurTS_LotsT9$C3SdPepsi_Lot)

 var faible   var forte var moyenne 
         16          16           8 
# Typologie 1 : C3MoyPepsi_Lot et C2SdpepsiMoy
table(erreurTS_LotsT9$C3MoyPepsi_Lot)

    ]<=1500] ]1500 -2000]       >2000[ 
          24            8            8 
erreurTS_LotsT9<-erreurTS_LotsT9 |>
  mutate(C6PepsiVariabilite=ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C2SdPepsi_Lot=="var faible", "]<=1500]_Vfaible", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C2SdPepsi_Lot=="var forte", "]<=1500]_Vforte",
            ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C2SdPepsi_Lot=="var faible", "]1500 -2000]_Vfaible", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C2SdPepsi_Lot=="var forte", "]1500 -2000]_Vforte",                                ifelse(C3MoyPepsi_Lot==">2000["  & C2SdPepsi_Lot=="var faible", ">2000[_Vfaible" , ">2000[_Vforte" ))))))
                       
erreurTS_LotsT9<-erreurTS_LotsT9 |>
  mutate(C6PepsiVariabilite=as.factor(C6PepsiVariabilite))
table(erreurTS_LotsT9$C6PepsiVariabilite)

    ]<=1500]_Vfaible      ]<=1500]_Vforte ]1500 -2000]_Vfaible 
                  12                   12                    4 
 ]1500 -2000]_Vforte       >2000[_Vfaible        >2000[_Vforte 
                   4                    4                    4 
# Typologie 2 : C3MoyPepsi_Lot et C3SdPepsi_Lot
table(erreurTS_LotsT9$C3MoyPepsi_Lot)

    ]<=1500] ]1500 -2000]       >2000[ 
          24            8            8 
erreurTS_LotsT9<-erreurTS_LotsT9 |>
  mutate(C9PepsiVariabilite=ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C3SdPepsi_Lot=="var faible", "]<=1500]_Vfaible",ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C3SdPepsi_Lot=="var moyenne", "]<=1500]_Vmoyen", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C3SdPepsi_Lot=="var forte", "]<=1500]_Vforte",
         ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C3SdPepsi_Lot=="var faible", "]1500 -2000]_Vfaible",ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C3SdPepsi_Lot=="var moyenne", "]1500 -2000]_Vmoyen", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C3SdPepsi_Lot=="var forte", "]1500 -2000]_Vforte",
             ifelse(C3MoyPepsi_Lot==">2000["  & C3SdPepsi_Lot=="var faible", ">2000[_Vfaible",ifelse(C3MoyPepsi_Lot==">2000["  & C3SdPepsi_Lot=="var moyenne",  ">2000[_Vmoyen" , ">2000[_Vforte"  )))))))))                                                                                                                                                                                          
                       
erreurTS_LotsT9<-erreurTS_LotsT9 |>
  mutate(C9PepsiVariabilite=as.factor(C9PepsiVariabilite))
table(erreurTS_LotsT9$C9PepsiVariabilite)

    ]<=1500]_Vfaible      ]<=1500]_Vforte      ]<=1500]_Vmoyen 
                   8                    8                    8 
]1500 -2000]_Vfaible  ]1500 -2000]_Vforte       >2000[_Vfaible 
                   4                    4                    4 
       >2000[_Vforte 
                   4 

Graphes

Descritption de ces erreurs pour des lots de 10 génisses avec des tirages au sort de 5, 6 ,7, 8 et 9 génisses

Distribution et box plot pour lot de 10 génisses par tirage au sort de 5, 6, 7, 8 et 9

#poolee_ednvs_1500, poolee_ednvs_arbredec etpoolee_ed1500

         n       mean         sd        min         Q1     median         Q3 
50.0000000  0.7445887  1.8815498  0.0000000  0.0000000  0.0000000  0.2272727 
       max   percZero 
10.1731602 74.0000000 
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
50.000000 16.737662 22.603943  0.000000  0.000000  5.454546 24.350649 78.787879 
 percZero 
42.000000 
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
50.000000  9.501299 12.322596  0.000000  0.000000  3.636364 14.880952 42.207792 
 percZero 
38.000000 

Questions à se poser :

*Qu’est ce qui joue sur le taux d’erreur? => la moyenne, la variabilité intra_lot??

*1 lot avec beaucoup de variabilité présente-t-il plus d’erreurs?

Description MoyPepsi_Lot vs les différentes variables erreurs

#Représentation graphique

Description Taux d’erreur vs la variabilité du pepsi intra_lot (Sdpepsi_lot)

#Représentation graphique

Description MoyPepsi_Lot vs la variabilité intra-lot (sd) en fonction de C3MoyPepsi_Lot (couleurs)

Description SdPepsi_Lot vs les différentes erreurs en fonction de C3MoyPepsi_Lot (couleurs)

#Représentation graphique

Boxplot de C3MoyPepsi_Lot et variable SdPepsi_Lot en continue

Typologie Lot sur la variabilité et la moyenne (SdpepsiMoy en 2 et 3 classes) des pepsi (C3MoyPepsi_Lot)

Typologie1 : C3MoyPepsi_Lot et C2SdpepsiMoy

Typologie2 : C3MoyPepsi_Lot et C3SdpepsiMoy

# création d'une variable C2SdpepsiMoy
Summarize(erreurTS_LotsT10$SdPepsi_Lot)
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
  50.0000  597.8705  401.0943  205.1179  266.1906  545.9194  699.4254 1656.1629 
erreurTS_LotsT10<-erreurTS_LotsT10 |>
  mutate(C2SdPepsi_Lot=ifelse(SdPepsi_Lot<=545.9194, "var faible", "var forte"))
erreurTS_LotsT10<-erreurTS_LotsT10 |>
  mutate(C2SdPepsi_Lot=as.factor(C2SdPepsi_Lot))
table(erreurTS_LotsT10$C2SdPepsi_Lot)

var faible  var forte 
        25         25 
# Création d'une variable C3SdPepsi_Lot avec les terciles
terciles1<- quantile(erreurTS_LotsT10$SdPepsi_Lot,  probs=c(0.33,0.66), na.rm=TRUE)
# 404 et 624

erreurTS_LotsT10<-erreurTS_LotsT10 |>
  mutate(C3SdPepsi_Lot=ifelse(SdPepsi_Lot<=404, "var faible", 
                              ifelse(SdPepsi_Lot<=624 & SdPepsi_Lot>404, "var moyenne", 
                              "var forte")))
erreurTS_LotsT10<-erreurTS_LotsT10 |>
  mutate(C3SdPepsi_Lot=as.factor(C3SdPepsi_Lot))
table(erreurTS_LotsT10$C3SdPepsi_Lot)

 var faible   var forte var moyenne 
         15          15          20 
# Typologie 1 : C3MoyPepsi_Lot et C2SdpepsiMoy
table(erreurTS_LotsT10$C3MoyPepsi_Lot)

    ]<=1500] ]1500 -2000]       >2000[ 
          25           20            5 
erreurTS_LotsT10<-erreurTS_LotsT10 |>
  mutate(C6PepsiVariabilite=ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C2SdPepsi_Lot=="var faible", "]<=1500]_Vfaible", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C2SdPepsi_Lot=="var forte", "]<=1500]_Vforte",
            ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C2SdPepsi_Lot=="var faible", "]1500 -2000]_Vfaible", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C2SdPepsi_Lot=="var forte", "]1500 -2000]_Vforte",                                ifelse(C3MoyPepsi_Lot==">2000["  & C2SdPepsi_Lot=="var faible", ">2000[_Vfaible" , ">2000[_Vforte" ))))))
                       
erreurTS_LotsT10<-erreurTS_LotsT10 |>
  mutate(C6PepsiVariabilite=as.factor(C6PepsiVariabilite))
table(erreurTS_LotsT10$C6PepsiVariabilite)

    ]<=1500]_Vfaible      ]<=1500]_Vforte ]1500 -2000]_Vfaible 
                  20                    5                    5 
 ]1500 -2000]_Vforte        >2000[_Vforte 
                  15                    5 
# Typologie 2 : C3MoyPepsi_Lot et C3SdPepsi_Lot
table(erreurTS_LotsT10$C3MoyPepsi_Lot)

    ]<=1500] ]1500 -2000]       >2000[ 
          25           20            5 
erreurTS_LotsT10<-erreurTS_LotsT10 |>
  mutate(C9PepsiVariabilite=ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C3SdPepsi_Lot=="var faible", "]<=1500]_Vfaible",ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C3SdPepsi_Lot=="var moyenne", "]<=1500]_Vmoyen", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C3SdPepsi_Lot=="var forte", "]<=1500]_Vforte",
         ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C3SdPepsi_Lot=="var faible", "]1500 -2000]_Vfaible",ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C3SdPepsi_Lot=="var moyenne", "]1500 -2000]_Vmoyen", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C3SdPepsi_Lot=="var forte", "]1500 -2000]_Vforte",
             ifelse(C3MoyPepsi_Lot==">2000["  & C3SdPepsi_Lot=="var faible", ">2000[_Vfaible",ifelse(C3MoyPepsi_Lot==">2000["  & C3SdPepsi_Lot=="var moyenne",  ">2000[_Vmoyen" , ">2000[_Vforte"  )))))))))                                                                                                                                                                                          
                       
erreurTS_LotsT10<-erreurTS_LotsT10 |>
  mutate(C9PepsiVariabilite=as.factor(C9PepsiVariabilite))
table(erreurTS_LotsT10$C9PepsiVariabilite)

   ]<=1500]_Vfaible     ]<=1500]_Vforte     ]<=1500]_Vmoyen ]1500 -2000]_Vforte 
                 15                   5                   5                   5 
]1500 -2000]_Vmoyen       >2000[_Vforte 
                 15                   5 

Graphes

Descritption de ces erreurs pour des lots de 11 génisses avec des tirages au sort de 5, 6 ,7, 8, 9 et 10 génisses

Distribution et box plot pour lot de 11 génisses par tirage au sort de 5, 6, 7, 8, 9 et 10

#poolee_ednvs_1500, poolee_ednvs_arbredec et poolee_ed1500

         n       mean         sd        min         Q1     median         Q3 
60.0000000  0.6204906  1.7373824  0.0000000  0.0000000  0.0000000  0.0000000 
       max   percZero 
10.1731602 78.3333333 
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
60.000000 16.675325 24.614961  0.000000  0.000000  3.333333 24.134199 81.818182 
 percZero 
48.333333 
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
60.000000  8.220779 11.810590  0.000000  0.000000  1.818182 12.770563 42.207792 
 percZero 
46.666667 

Questions à se poser :

*Qu’est ce qui joue sur le taux d’erreur? => la moyenne, la variabilité intra_lot??

*1 lot avec beaucoup de variabilité présente-t-il plus d’erreurs?

Description MoyPepsi_Lot vs les différentes variables erreurs

#Représentation graphique

Description Taux d’erreur vs la variabilité du pepsi intra_lot (Sdpepsi_lot)

#Représentation graphique

Description MoyPepsi_Lot vs la variabilité intra-lot (sd) en fonction de C3MoyPepsi_Lot (couleurs)

Description SdPepsi_Lot vs les différentes erreurs en fonction de C3MoyPepsi_Lot (couleurs)

#Représentation graphique

Boxplot de C3MoyPepsi_Lot et variable SdPepsi_Lot en continue

Typologie Lot sur la variabilité et la moyenne (SdpepsiMoy en 2 et 3 classes) des pepsi (C3MoyPepsi_Lot)

Typologie1 : C3MoyPepsi_Lot et C2SdpepsiMoy

Typologie2 : C3MoyPepsi_Lot et C3SdpepsiMoy

# création d'une variable C2SdpepsiMoy
Summarize(erreurTS_LotsT11$SdPepsi_Lot)
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
  60.0000  597.8705  400.4139  205.1179  266.1906  545.9194  699.4254 1656.1629 
erreurTS_LotsT11<-erreurTS_LotsT11 |>
  mutate(C2SdPepsi_Lot=ifelse(SdPepsi_Lot<=545.9194, "var faible", "var forte"))
erreurTS_LotsT11<-erreurTS_LotsT11 |>
  mutate(C2SdPepsi_Lot=as.factor(C2SdPepsi_Lot))
table(erreurTS_LotsT11$C2SdPepsi_Lot)

var faible  var forte 
        30         30 
# Création d'une variable C3SdPepsi_Lot avec les terciles
terciles1<- quantile(erreurTS_LotsT11$SdPepsi_Lot,  probs=c(0.33,0.66), na.rm=TRUE)
# 404 et 624

erreurTS_LotsT11<-erreurTS_LotsT11 |>
  mutate(C3SdPepsi_Lot=ifelse(SdPepsi_Lot<=404, "var faible", 
                              ifelse(SdPepsi_Lot<=624 & SdPepsi_Lot>404, "var moyenne", 
                              "var forte")))
erreurTS_LotsT11<-erreurTS_LotsT11 |>
  mutate(C3SdPepsi_Lot=as.factor(C3SdPepsi_Lot))
table(erreurTS_LotsT11$C3SdPepsi_Lot)

 var faible   var forte var moyenne 
         18          18          24 
# Typologie 1 : C3MoyPepsi_Lot et C2SdpepsiMoy
table(erreurTS_LotsT11$C3MoyPepsi_Lot)

    ]<=1500] ]1500 -2000]       >2000[ 
          30           24            6 
erreurTS_LotsT11<-erreurTS_LotsT11 |>
  mutate(C6PepsiVariabilite=ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C2SdPepsi_Lot=="var faible", "]<=1500]_Vfaible", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C2SdPepsi_Lot=="var forte", "]<=1500]_Vforte",
            ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C2SdPepsi_Lot=="var faible", "]1500 -2000]_Vfaible", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C2SdPepsi_Lot=="var forte", "]1500 -2000]_Vforte",                                ifelse(C3MoyPepsi_Lot==">2000["  & C2SdPepsi_Lot=="var faible", ">2000[_Vfaible" , ">2000[_Vforte" ))))))
                       
erreurTS_LotsT11<-erreurTS_LotsT11 |>
  mutate(C6PepsiVariabilite=as.factor(C6PepsiVariabilite))
table(erreurTS_LotsT11$C6PepsiVariabilite)

    ]<=1500]_Vfaible      ]<=1500]_Vforte ]1500 -2000]_Vfaible 
                  24                    6                    6 
 ]1500 -2000]_Vforte        >2000[_Vforte 
                  18                    6 
# Typologie 2 : C3MoyPepsi_Lot et C3SdPepsi_Lot
table(erreurTS_LotsT11$C3MoyPepsi_Lot)

    ]<=1500] ]1500 -2000]       >2000[ 
          30           24            6 
erreurTS_LotsT11<-erreurTS_LotsT11 |>
  mutate(C9PepsiVariabilite=ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C3SdPepsi_Lot=="var faible", "]<=1500]_Vfaible",ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C3SdPepsi_Lot=="var moyenne", "]<=1500]_Vmoyen", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C3SdPepsi_Lot=="var forte", "]<=1500]_Vforte",
         ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C3SdPepsi_Lot=="var faible", "]1500 -2000]_Vfaible",ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C3SdPepsi_Lot=="var moyenne", "]1500 -2000]_Vmoyen", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C3SdPepsi_Lot=="var forte", "]1500 -2000]_Vforte",
             ifelse(C3MoyPepsi_Lot==">2000["  & C3SdPepsi_Lot=="var faible", ">2000[_Vfaible",ifelse(C3MoyPepsi_Lot==">2000["  & C3SdPepsi_Lot=="var moyenne",  ">2000[_Vmoyen" , ">2000[_Vforte"  )))))))))                                                                                                                                                                                          
                       
erreurTS_LotsT11<-erreurTS_LotsT11 |>
  mutate(C9PepsiVariabilite=as.factor(C9PepsiVariabilite))
table(erreurTS_LotsT11$C9PepsiVariabilite)

   ]<=1500]_Vfaible     ]<=1500]_Vforte     ]<=1500]_Vmoyen ]1500 -2000]_Vforte 
                 18                   6                   6                   6 
]1500 -2000]_Vmoyen       >2000[_Vforte 
                 18                   6 

Graphes

Descritption de ces erreurs pour des lots de 12 génisses avec des tirages au sort de 5, 6 ,7, 8, 9, 10 et 11 génisses

Distribution et box plot pour lot de 12 génisses par tirage au sort de 5, 6, 7, 8, 9, 10 et 11

#poolee_ednvs_1500 #poolee_ednvs_arbredec

         n       mean         sd        min         Q1     median         Q3 
70.0000000  0.3123583  1.0319783  0.0000000  0.0000000  0.0000000  0.0000000 
       max   percZero 
 6.1868687 85.7142857 
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
70.000000  3.473923  8.860184  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 41.341991 
 percZero 
81.428571 
        n      mean        sd       min        Q1    median        Q3       max 
70.000000  6.700371 14.275922  0.000000  0.000000  0.000000  1.363636 48.809524 
 percZero 
74.285714 

Questions à se poser :

*Qu’est ce qui joue sur le taux d’erreur? => la moyenne, la variabilité intra_lot??

*1 lot avec beaucoup de variabilité présente-t-il plus d’erreurs?

Description MoyPepsi_Lot vs les différentes variables erreurs

#Représentation graphique

Description Taux d’erreur vs la variabilité du pepsi intra_lot (Sdpepsi_lot)

#Représentation graphique

Description MoyPepsi_Lot vs la variabilité intra-lot (sd) en fonction de C3MoyPepsi_Lot (couleurs)

Description SdPepsi_Lot vs les différentes erreurs en fonction de C3MoyPepsi_Lot (couleurs)

#Représentation graphique

Boxplot de C3MoyPepsi_Lot et variable SdPepsi_Lot en continue

Typologie Lot sur la variabilité et la moyenne (SdpepsiMoy en 2 et 3 classes) des pepsi (C3MoyPepsi_Lot)

Typologie1 : C3MoyPepsi_Lot et C2SdpepsiMoy

Typologie2 : C3MoyPepsi_Lot et C3SdpepsiMoy

# création d'une variable C2SdpepsiMoy
Summarize(erreurTS_LotsT12$SdPepsi_Lot)
       n     mean       sd      min       Q1   median       Q3      max 
 70.0000 449.8349 174.2945 150.1025 340.9387 398.8225 588.3260 763.3723 
erreurTS_LotsT12<-erreurTS_LotsT12 |>
  mutate(C2SdPepsi_Lot=ifelse(SdPepsi_Lot<=398.8225, "var faible", "var forte"))
erreurTS_LotsT12<-erreurTS_LotsT12 |>
  mutate(C2SdPepsi_Lot=as.factor(C2SdPepsi_Lot))
table(erreurTS_LotsT12$C2SdPepsi_Lot)

var faible  var forte 
        35         35 
# Création d'une variable C3SdPepsi_Lot avec les terciles
terciles1<- quantile(erreurTS_LotsT12$SdPepsi_Lot,  probs=c(0.33,0.66), na.rm=TRUE)
# 404 et 624

erreurTS_LotsT12<-erreurTS_LotsT12 |>
  mutate(C3SdPepsi_Lot=ifelse(SdPepsi_Lot<=347, "var faible", 
                              ifelse(SdPepsi_Lot<=585 & SdPepsi_Lot>347, "var moyenne", 
                              "var forte")))
erreurTS_LotsT12<-erreurTS_LotsT12 |>
  mutate(C3SdPepsi_Lot=as.factor(C3SdPepsi_Lot))
table(erreurTS_LotsT12$C3SdPepsi_Lot)

 var faible   var forte var moyenne 
         21          28          21 
# Typologie 1 : C3MoyPepsi_Lot et C2SdpepsiMoy
table(erreurTS_LotsT12$C3MoyPepsi_Lot)

    ]<=1500] ]1500 -2000]       >2000[ 
          35           21           14 
erreurTS_LotsT12<-erreurTS_LotsT12 |>
  mutate(C6PepsiVariabilite=ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C2SdPepsi_Lot=="var faible", "]<=1500]_Vfaible", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C2SdPepsi_Lot=="var forte", "]<=1500]_Vforte",
            ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C2SdPepsi_Lot=="var faible", "]1500 -2000]_Vfaible", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C2SdPepsi_Lot=="var forte", "]1500 -2000]_Vforte",                                ifelse(C3MoyPepsi_Lot==">2000["  & C2SdPepsi_Lot=="var faible", ">2000[_Vfaible" , ">2000[_Vforte" ))))))
                       
erreurTS_LotsT12<-erreurTS_LotsT12 |>
  mutate(C6PepsiVariabilite=as.factor(C6PepsiVariabilite))
table(erreurTS_LotsT12$C6PepsiVariabilite)

    ]<=1500]_Vfaible      ]<=1500]_Vforte ]1500 -2000]_Vfaible 
                  21                   14                    7 
 ]1500 -2000]_Vforte       >2000[_Vfaible        >2000[_Vforte 
                  14                    7                    7 
# Typologie 2 : C3MoyPepsi_Lot et C3SdPepsi_Lot
table(erreurTS_LotsT12$C3MoyPepsi_Lot)

    ]<=1500] ]1500 -2000]       >2000[ 
          35           21           14 
erreurTS_LotsT12<-erreurTS_LotsT12 |>
  mutate(C9PepsiVariabilite=ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C3SdPepsi_Lot=="var faible", "]<=1500]_Vfaible",ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C3SdPepsi_Lot=="var moyenne", "]<=1500]_Vmoyen", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]<=1500]"  & C3SdPepsi_Lot=="var forte", "]<=1500]_Vforte",
         ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C3SdPepsi_Lot=="var faible", "]1500 -2000]_Vfaible",ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C3SdPepsi_Lot=="var moyenne", "]1500 -2000]_Vmoyen", ifelse(C3MoyPepsi_Lot=="]1500 -2000]"  & C3SdPepsi_Lot=="var forte", "]1500 -2000]_Vforte",
             ifelse(C3MoyPepsi_Lot==">2000["  & C3SdPepsi_Lot=="var faible", ">2000[_Vfaible",ifelse(C3MoyPepsi_Lot==">2000["  & C3SdPepsi_Lot=="var moyenne",  ">2000[_Vmoyen" , ">2000[_Vforte"  )))))))))                                                                                                                                                                                          
                       
erreurTS_LotsT12<-erreurTS_LotsT12 |>
  mutate(C9PepsiVariabilite=as.factor(C9PepsiVariabilite))
table(erreurTS_LotsT12$C9PepsiVariabilite)

   ]<=1500]_Vfaible     ]<=1500]_Vforte     ]<=1500]_Vmoyen ]1500 -2000]_Vforte 
                 14                   7                  14                  14 
]1500 -2000]_Vmoyen      >2000[_Vfaible       >2000[_Vforte 
                  7                   7                   7 

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