read.csv2("imcenfant.csv") #importer le fichier excel
imc<-read.csv2("imcenfant.csv") #rendre le fichier excel un objet de R 
attach(imc)# indiquer les colonnes

####structurer les variables
sex<-as.factor(SEXE)#nominal
zep<-as.ordered(zep)#ordinal
 an<-as.integer(an)# discret
moi<-as.integer(mois)# discret
tai<-as.double(taille)# continu
poi<-as.double(poids)# continu
####### représentation par des tableaux
table(sex)# nominale
table(zep)# nominale
table(an)# discret
table(moi)# discret
# continu
res <- hist(tai,plot=FALSE)
 nn <- as.character(res$breaks)
 x <- as.table(res$counts)
 dimnames(x) <- list(paste(nn[-length(nn)],nn[-1],sep="-"))
x
# continu
res <- hist(poi,plot=FALSE)
 nn <- as.character(res$breaks)
 x <- as.table(res$counts)
 dimnames(x) <- list(paste(nn[-length(nn)],nn[-1],sep="-"))
x

##Representation graphique
pie(table(sex), main="diagramme de la  variable Sexe",col=c("brown","black","green"))#nominal
x11()
barplot( table(zep))#ordinal
x11()
plot(table(an)/length(unique(an)),ylab="effectifs",col="darkolivegreen", lwd=5, main="Diagramme en batons de la variable age")
x11()
classes <- hist(tai,right=T,freq=F,ylab="Densite",xlab="taille", main="Histogramme de la  variable TAILLE",col="orangered")
#############ESTIMATION ET TEST
 binom.test(71,152)#proprtion
t.test(tai,mu=100)#moyenne
t.test(poi,mu=20)
       
require(sigma2.tools)#variance
sigma2.test(tai)
require(TeachingDemos)#variance
sigma.test(tai, sigma = 6)