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title: "Exercice2_Rstudio_module2"
author: "Nathalie Brouard"
date: "La date du jour"
output: html_document
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``{r}
# Crée un vecteur avec les données
donnees <- c(14.0, 7.6, 11.2, 12.8, 12.5, 9.9, 14.9, 9.4, 16.9, 10.2, 14.9, 18.1, 7.3, 9.8, 10.9, 12.2, 9.9, 2.9, 2.8, 15.4, 15.7, 9.7, 13.1, 13.2, 12.3, 11.7, 16.0, 12.4, 17.9, 12.2, 16.2, 18.7, 8.9, 11.9, 12.1, 14.6, 12.1, 4.7, 3.9, 16.9, 16.8, 11.3, 14.4, 15.7, 14.0, 13.6, 18.0, 13.6, 19.9, 13.7, 17.0, 20.5, 9.9, 12.5, 13.2, 16.1, 13.5, 6.3, 6.4, 17.6, 19.1, 12.8, 15.5, 16.3, 15.2, 14.6, 19.1, 14.4, 21.4, 15.1, 19.6, 21.7, 11.3, 15.0, 14.3, 16.8, 14.0, 6.8, 8.2, 19.9, 20.4, 14.6, 16.4, 18.7, 16.8, 15.8, 20.4, 15.8, 22.4, 16.2, 20.3, 23.4, 12.1, 15.5, 15.4, 18.4, 15.7, 10.2, 8.9, 21.0)
```
# Créer un graphique de densité
plot(density(donnees), main = "Distribution des données", xlab = "Valeurs", ylab = "Densité")
```
javascript.void(000012_plot exercice2)


```{r}
# Calcul de la moyenne
moyenne <- mean(donnees)
print(paste("Moyenne :", moyenne))
```
```{r}
# Calcul de l'écart-type
ecart_type <- sd(donnees)
print(paste("Écart-type :", ecart_type))
```
```{r}
# Calcul du min
minimum <- min(donnees)
print(paste("Minimum :", minimum))
```


```{r}
# Calcul de la médiane
mediane <- median(donnees)
print(paste("Médiane :", mediane))
```
```{r}
# Calcul du max
maximum <- max(donnees)
print(paste("Maximum :", maximum))
```
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[1] "Moyenne : 14.113"
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[1] "Écart-type : 4.33409445530145"
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[1] "Minimum : 2.8"
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[1] "Médiane : 14.5"
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[1] "Maximum : 23.4"

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

## Quelques explications

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:

```{r cars}
summary(cars)
```

Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:

```{r pressure, echo=FALSE}
plot(pressure)
```

Vous remarquerez le paramètre `echo = FALSE` qui indique que le code ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas utiliser ce paramètre car l'objectif est que vos analyses de données soient parfaitement transparentes pour être reproductibles. 

Comme les résultats ne sont pas stockés dans les fichiers Rmd, pour faciliter la relecture de vos analyses par d'autres personnes, vous aurez donc intérêt à générer un HTML ou un PDF et à le commiter.

Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.