diff --git a/journal/Readme.md b/journal/Readme.md index f56eb60293dc1edebe2b3660a48b225330a72878..fe269b50e8383c8f4788d18c07b8c27171b2b216 100644 --- a/journal/Readme.md +++ b/journal/Readme.md @@ -1,6 +1,22 @@ # Journal de bord du Mooc / Mooc's logbook -FR +## pour le suivi de mes activités de mooc + +comme d'habitude je me plonge à l'eau sans parfois metre smur de pouvoir m'en sortir + +*j'ai quand même pris le temps de parcourir difficilement les vidéos* + +**problème de connection** + +**en plus d'être hyper chargé** + +*problème de connexion* + +## calendrier prévisionnel + +| jours de lecture | nombre d'heures| +| ------ | ------ | +| toud Samedi et Lundi| les soirées | Espace réservé au journal de bord du Mooc diff --git a/module1/README.md b/module1/README.md index 15944dff83d924bddcab72d6d01ecae1edb3f897..867526e61f809413ae412cae1dacbd9b30013aba 100644 --- a/module1/README.md +++ b/module1/README.md @@ -1 +1,36 @@ Module 1 +# PREMIERE PARTIE + +## Sous-partie 1 :PREMIER SOUS TITRE + +On a une phrase sans rien + +*la phrase est en italic* + +**elle effectivement eb gras à présent** + +notre liens mooc est: + +[(https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/gitlab/learning-lab/)] + +`...phyton +print("Bonjpur le monde") +` + +## Sous-partie 2 : Liste + +liste à puce + +* item1 + * sous item11 + * sous item12 +* item2 +Liste de numeros +1. item1 +2. item2 +3. item3 + +## Sous-partie 3: code +`...r + +` \ No newline at end of file diff --git a/module1/exo2/fichier-markdown.md b/module1/exo2/fichier-markdown.md index 30d74d258442c7c65512eafab474568dd706c430..0ff921d1056bd2453e2b8b1a4073950c0765d738 100644 --- a/module1/exo2/fichier-markdown.md +++ b/module1/exo2/fichier-markdown.md @@ -1 +1,5 @@ -test \ No newline at end of file +test + +# Mon premier Markdown + +## commiter à partir RStudio \ No newline at end of file diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd index 7eece5e296bb586e88166aa8a263ca75b44c2b9e..3e526c92c5134cd4e63c9a577104578e0e7bc62e 100644 --- a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd +++ b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd @@ -1,33 +1,55 @@ --- -title: "Votre titre" -author: "Votre nom" -date: "La date du jour" +title: "A propos du calcul de Pi" +author: "mamane I. L." +date: "13 Mai 2020r" output: html_document --- ```{r setup, include=FALSE} -knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) + ``` + +# En demandant à R -## Quelques explications +*Mon ordinateur m’indique que π vaut approximativement* -Ceci est un document R markdown que vous pouvez aisément exporter au format HTML, PDF, et MS Word. Pour plus de détails sur R Markdown consultez . +```{r } +pi +``` -Lorsque vous cliquerez sur le bouton **Knit** ce document sera compilé afin de ré-exécuter le code R et d'inclure les résultats dans un document final. Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code R de la façon suivante: +# En utilisant la méthode des aiguille de Buffon +a +Mais calculé avec la **méthode** des [Aiguille_de_Buffona](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon]) , on obtiendrait comme **approximation** : -```{r cars} -summary(cars) +```{r} +set.seed(42) +N = 100000 +x = runif(N) +theta = pi/2*runif(N) +2/(mean(x+sin(theta)>1)) ``` -Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple: +# Avec un argument “fréquentiel” de surface -```{r pressure, echo=FALSE} -plot(pressure) +Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonction sinus se base sur le fait que si **X∼U(0,1)** et **Y∼U(0,1)** alors **P[X2+Y2≤1]=π/4** +[voir méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80). Le code suivant illustre ce fait + +```{r} +set.seed(42) +N = 1000 +df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N)) +df$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() ``` -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. +Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de π en comptant combien de fois, en moyenne,**X2** **+** **Y2** est inférieur à 1: + +```{r} +4*mean(df$Accept) +``` + + diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.html b/module2/exo1/toy_document_fr.html new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8dfb770acc1324003928a6b3440d58f1ff3650f4 --- /dev/null +++ b/module2/exo1/toy_document_fr.html @@ -0,0 +1,449 @@ + + + + + + + + + + + + + + + +A propos du calcul de Pi + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
+ + + + + + + +
+

En demandant à R

+

Mon ordinateur m’indique que π vaut approximativement

+
pi
+
## [1] 3.141593
+
+
+

En utilisant la méthode des aiguille de Buffon

+

a Mais calculé avec la méthode des Aiguille_de_Buffona , on obtiendrait comme approximation :

+
set.seed(42)
+N = 100000
+x = runif(N)
+theta = pi/2*runif(N)
+2/(mean(x+sin(theta)>1))
+
## [1] 3.14327
+
+
+

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[X2+Y2≤1]=π/4 voir méthode de Monte Carlo sur Wikipedia. Le code suivant illustre ce fait

+
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,X2 + Y2 est inférieur à 1:

+
4*mean(df$Accept)
+
## [1] 3.156
+
+ + + + +
+ + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/module2/exo2/exercice_fr.Rmd b/module2/exo2/exercice_fr.Rmd index 7eece5e296bb586e88166aa8a263ca75b44c2b9e..56971f4bce7ef63706392b9cd2e6f92498a16314 100644 --- a/module2/exo2/exercice_fr.Rmd +++ b/module2/exo2/exercice_fr.Rmd @@ -1,33 +1,41 @@ --- -title: "Votre titre" -author: "Votre nom" -date: "La date du jour" +title: " Apprenant" +author: " Malam Mamane I. L." +date: " Jeudi le 21 Mai 2020" output: html_document --- ```{r setup, include=FALSE} -knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) -``` +x<-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) -## 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 . +## calculs des valeurs -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} +mean<-round(mean(x),2) +mean +``` -```{r cars} -summary(cars) +```{r minimum} +minimum<-round(min(x),2) +minimum ``` -Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple: -```{r pressure, echo=FALSE} -plot(pressure) +```{r maximum} +maximum<-round(max(x),2) +maximum ``` -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. +```{r valeur_mediane} +mediane<-round(median(x),2) +mediane +``` -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. +```{r Ecart_type} +ecart_type<-round(sd(x),2) +ecart_type +``` -Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel. diff --git a/module2/exo3/exercice_fr.Rmd b/module2/exo3/exercice_fr.Rmd index 7eece5e296bb586e88166aa8a263ca75b44c2b9e..1cbf7ef7e87a62a53b77bdc4fa3f58efff98598a 100644 --- a/module2/exo3/exercice_fr.Rmd +++ b/module2/exo3/exercice_fr.Rmd @@ -1,33 +1,26 @@ --- -title: "Votre titre" -author: "Votre nom" -date: "La date du jour" -output: html_document +title: "Apprenant" +author: "MalamMamane I. L." +date: "Vendredi, le 22 Mai 2020" +output: + pdf_document: default + html_document: default --- +# Données utilisées pore réaliser les grahiques - -```{r setup, include=FALSE} -knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) +```{r } +x=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) ``` -## 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 . - -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) +```{r } + plot(x,type="l",col="blue") +grid(equilogs=TRUE) ``` -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. +```{r } +hist(x, main=" ", xlab=" ", ylab=" ", col="blue") +``` diff --git a/mooc-rr.Rproj b/mooc-rr.Rproj new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8e3c2ebc99e2e337f7d69948b93529a437590b27 --- /dev/null +++ b/mooc-rr.Rproj @@ -0,0 +1,13 @@ +Version: 1.0 + +RestoreWorkspace: Default +SaveWorkspace: Default +AlwaysSaveHistory: Default + +EnableCodeIndexing: Yes +UseSpacesForTab: Yes +NumSpacesForTab: 2 +Encoding: UTF-8 + +RnwWeave: Sweave +LaTeX: pdfLaTeX diff --git a/readme.md b/readme.md index c7e6bab966d565b613414fe379e5b1fb7dd351fa..61d4bd2fa4e64e1993571201bd4b1b2f17c32811 100644 --- a/readme.md +++ b/readme.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# MOOC Recherche Reproductible / Reproducibleesearch Mooc +# MOOC Recherche Reproductible / Reproducible research MOOC FR