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Ce matin, en cours, on avait utilisé une série d'observations pour décrire l'estimation nonparamétrique de la fonction de répartition&#62; Davis=read.table("http://socserv.socsci.mcmaster.ca/jfox/Books/Applied-Regression-2E/datasets/Davis.txt")Comme il y une faute de saisie dans la base, on corrige, à la main,&#62; Davis[12,c(2,3)]=Davis[12,c(3,2)]Notre variable d'intérêt sera la taille d'un individu,&#62; X=Davis$height&#62; X[1:10][1] 182 161 161 177 157 170 167 186 178 171Pour tracer la fonction de répartition empirique,on peut utiliser le code suivant&#62; n=length(X)&#62; x=seq(140,200)&#62; ggplot(data=data.frame(x=x), aes(x = x))++ stat_function(fun=Vectorize(function(x) sum(X&#60;=x)/n),+ geom="step", col = "red", size = 1) + + ylab("Fonction de Repartition")