Update toy_document_fr.Rmd

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...@@ -9,16 +9,19 @@ output: html_document ...@@ -9,16 +9,19 @@ output: html_document
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
``` ```
## En demandant à la lib maths ## En demandant à la lib maths
Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut *approximativement* Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut *approximativement*
```{r cars} ```{r cars}
pi pi
``` ```
## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon ## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
Mais calculé avec la __méthode__ des [aiguilles de Buffon] Mais calculé avec la __méthode__ des [aiguilles de Buffon]
(https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme __approximation__ : (https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme __approximation__ :
```{r}
set.seed(42) set.seed(42)
N = 100000 N = 100000
x = runif(N) x = runif(N)
...@@ -26,11 +29,11 @@ theta = pi/2*runif(N) ...@@ -26,11 +29,11 @@ theta = pi/2*runif(N)
2/(mean(x+sin(theta)>1)) 2/(mean(x+sin(theta)>1))
``` ```
## Quelques explications ## Avec un argument "fréquentiel" de surface
Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d'appel à la fonction sinus se base sur le fait que si $X\sim U(0,1)$ et $Y\sim U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2\leq 1] = \pi/4$ (voir [méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80)). Le code suivant illustre ce fait :
Ceci est un document R markdown que vous pouvez aisément exporter au format HTML, PDF, et MS Word. Pour plus de détails sur R Markdown consultez <http://rmarkdown.rstudio.com>. ```{r}
set.seed(42)
Lorsque vous cliquerez sur le bouton **Knit** ce document sera compilé afin de ré-exécuter le code R et d'inclure les résultats dans un document final. Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code R de la façon suivante:
```{r cars} ```{r cars}
summary(cars) summary(cars)
......
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