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% Défintion des données pour l'ANOVA : y est la réponse, g1 et g2 sont les
% facteurs
y = [1	7	1	9	6	2	2	6	2	8	8	2]';
g1 = {'métal','cuir','plastique','plastique','métal','cuir','métal','cuir','plastique','plastique','métal','cuir'};
g2 = {'aiguille','digitale','aiguille','digitale','digitale','aiguille','aiguille','digitale','aiguille','digitale','digitale','aiguille'};

% nom des facteurs
varnames = {'bracelet';'cadran'};

% ANOVA à 2 facteurs, sans interaction
[p,tbl1,stats1,terms1]=anovan(y,{g1 g2},'model','linear','sstype',3,'varnames',varnames)
% coefficient de détermination R2
Rsquared=1-cell2mat(tbl1(4,2))/cell2mat(tbl1(5,2))
% coeffficients du modèle
stats1.coeffs
% nom des modalités
stats1.coeffnames

% ANOVA à 2 facteurs, avec interaction
[p,tbl2,stats2,terms2]=anovan(y,{g1 g2},'model','interaction','sstype',3,'varnames',varnames)
% coefficient de détermination R2
Rsquared=1-cell2mat(tbl2(5,2))/cell2mat(tbl2(6,2))
% coeffficients du modèle
stats2.coeffs
% nom des modalités
stats2.coeffnames

%% exemple de tracé d'un boxplot : valeur des variables
y = [1	7	1	9	6	2	2	6	2	8	8	2]';
% définition de deux groupes de variables pour chaque valeur de y
origin = {'fille' 'fille' 'fille' 'fille' 'fille' 'fille' 'gars' 'gars' 'gars' 'gars' 'gars' 'gars'};
boxplot(y,origin)
title('box-plot note obtenue')
xlabel('Sexe')
ylabel('Note')

%% Dendrogram
% classification ascendante héirarchique des lignes d'une matrice X
X = [4.25	1.63	2.75	5.00	4.31	5.19	1.81	5.44	2.63	6.38
3.00	4.00	3.00	2.81	2.81	6.25	3.25	5.75	6.25	3.19
1.63	2.81	5.56	5.56	5.50	3.31	1.25	3.31	2.19	7.38
1.38	5.75	4.63	3.69	3.69	4.63	2.56	3.50	5.31	4.06
2.81	2.81	3.31	4.94	4.75	3.94	1.81	5.06	3.81	4.75
4.75	2.69	2.00	4.25	3.69	4.06	2.38	7.56	4.06	5.13];

% label des différents individus
marque={'Addict','Love in P', 'H bleue','Intuition','Organza','Lolita'};
Z = linkage(X,'ward');
% tracé du dendrogram
dendrogram(Z,'Labels',marque)