```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

# 1. Importer les données

```{r ozone}
ozone <- read.table("https://r-stat-sc-donnees.github.io/ozone.txt",header=T)
summary(ozone[,c("maxO3","vent","pluie")])
```

# 2. Représenter les données

```{r}
boxplot(maxO3~vent*pluie, data = ozone,
        col=c(rep("Lightblue",4),rep("orange",4)))
```

```{r,fig.width=12,fig.height=5}
par(mfrow=c(1,2))
with(ozone,interaction.plot(vent,pluie,maxO3,col=1:nlevels(pluie)))
with(ozone,interaction.plot(pluie,vent,maxO3,col=1:nlevels(vent)))
```

# 3. Choisir le modèle

```{r}
table(ozone$pluie, ozone$vent)
```

```{r,message=FALSE,warning=FALSE}
library(FactoMineR)
mod.interaction <- AovSum(maxO3~vent+pluie+vent:pluie,data=ozone)
mod.interaction$Ftest
```

```{r}
modele.sans.int <- AovSum(maxO3~vent+pluie,data=ozone)
modele.sans.int$Ftest
```

```{r}
modele.anova.simple <- AovSum(maxO3~pluie,data=ozone)
modele.anova.simple$Ftest
```

# 4. Estimer et interpréter les coefficients

```{r}
modele.anova.simple$Ttest
```

# Pour aller plus loin

```{r}
mod1 <- lm(maxO3~pluie,data=ozone)
anova(mod1)
summary(mod1)$coef
```

