Commit 3512233d authored by 4a808516ca1ec3d0db02831387c2bd1e's avatar 4a808516ca1ec3d0db02831387c2bd1e
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# 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
......
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
test
\ No newline at end of file
test
# Mon premier Markdown
## commiter à partir RStudio
\ No newline at end of file
---
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$set(echo = TRUE)
```
# En demandant à R
## Quelques explications
*Mon ordinateur m’indique que π vaut approximativement*
Ceci est un document R markdown que vous pouvez aisément exporter au format HTML, PDF, et MS Word. Pour plus de détails sur R Markdown consultez <http://rmarkdown.rstudio.com>.
```{r }
pi
```
Lorsque vous cliquerez sur le bouton **Knit** ce document sera compilé afin de ré-exécuter le code R et d'inclure les résultats dans un document final. Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code R de la façon suivante:
# En utilisant la méthode des aiguille de Buffon
a
Mais calculé avec la **méthode** des [Aiguille_de_Buffona](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon]) , on obtiendrait comme **approximation** :
```{r cars}
summary(cars)
```{r}
set.seed(42)
N = 100000
x = runif(N)
theta = pi/2*runif(N)
2/(mean(x+sin(theta)>1))
```
Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:
# Avec un argument “fréquentiel” de surface
```{r pressure, echo=FALSE}
plot(pressure)
Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonction sinus se base sur le fait que si **X∼U(0,1)** et **Y∼U(0,1)** alors **P[X2+Y2≤1]=π/4**
[voir méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80). Le code suivant illustre ce fait
```{r}
set.seed(42)
N = 1000
df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N))
df$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$Accept)
```
This source diff could not be displayed because it is too large. You can view the blob instead.
---
title: "Votre titre"
author: "Votre nom"
date: "La date du jour"
title: " Apprenant"
author: " Malam Mamane I. L."
date: " Jeudi le 21 Mai 2020"
output: html_document
---
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$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 <http://rmarkdown.rstudio.com>.
## 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.
---
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 <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)
```{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")
```
Version: 1.0
RestoreWorkspace: Default
SaveWorkspace: Default
AlwaysSaveHistory: Default
EnableCodeIndexing: Yes
UseSpacesForTab: Yes
NumSpacesForTab: 2
Encoding: UTF-8
RnwWeave: Sweave
LaTeX: pdfLaTeX
# MOOC Recherche Reproductible / Reproducibleesearch Mooc
# MOOC Recherche Reproductible / Reproducible research MOOC
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