From c22e8f2fde05e64b7c62c4c9641613f5b6e7e30e Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ana BENDEJACQ-SEYCHELLES <ana.seychelles@gmail.com>
Date: Thu, 3 Oct 2024 15:15:49 +0200
Subject: [PATCH] To know how to use notebook: first test with model about Pi

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 module2/exo1/toy_document_fr.Rmd | 40 ++++++++++++++++++++++++++++----
 1 file changed, 35 insertions(+), 5 deletions(-)

diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
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-title: "Votre titre"
-author: "Ana BENDEJACQ-SEYCHELLES"
-date: "La date du jour"
+title: "À propos du calcul de pi"
+author: "*Arnaud Legrand*"
+date: "25 juin 2018"
 output: html_document
 ---
 
@@ -10,9 +10,39 @@ output: html_document
 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
-## Quelques explications
+## En demandant à la lib maths
+
+Mon ordinateur m’indique que π vaut *approximativement*
+```{r}
+pi
+```
+## En utilisant 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** :
+```{r}
+set.seed(42)
+N = 100000
+x = runif(N)
+theta = pi/2*runif(N)
+2/(mean(x+sin(theta)>1))
+```
+## 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∼U(0,1) et Y∼U(0,1) alors P[X<sup>2+Y<sup>2≤1]=π/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:
+```{r}
+set.seed(42)
+N = 1000
+df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N))
+df$Accept = (df$X**2 + df$Y**2 <=1)
+library(ggplot2)
+ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + theme_bw()
+```
+
+Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de π en comptant combien de fois, en moyenne, X<sup>2+Y<sup>2 est inférieur à 1:
+```{r}
+4*mean(df$Accept)
+```
 
-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>.
 
 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:
 
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2.18.1