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>.
Remarque: j'ai récupéré les données par copier-coller à partir de l'énoncé. Noter le marqueur des décimales est un ".".
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:
On vérifie en affichant x:
```{r cars}
```{r displayx}
summary(cars)
x
```
```
Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:
Remarque : il faut bien lancer le chunk de code précédent qui définit x avant d'executer ce second chunk, d'affichage.
```{r pressure, echo=FALSE}
# Calcul de la moyenne et de l'écart-type, le min, la médiane et le max des données précédentes
plot(pressure)
Voir la refcard "R Reference Card - Introductory Statistics" de Anthony Tanbakuchi
Calcul de la moyenne des nombres contenus dans le vecteur x:
```{r mean}
mean (x)
```
```
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.
Calcul de l'écart-type des nombres contenus dans le vecteur x:
```{r stddev}
sd (x)
```
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.
Calcul de l'écart-type des nombres contenus dans le vecteur x:
```{r minmax}
min (x)
max (x)
```
Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.
Calcul de la médiane des nombres contenus dans le vecteur x:
