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Showing with 2540 additions and 103 deletions
module2/exo1/Untitled.ipynb 0 → 100644
View file @ fd5cc65a
{
"cells": [],
"metadata": {},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 4
}
module2/exo1/Untitled1.ipynb 0 → 100644
View file @ fd5cc65a
{
"cells": [],
"metadata": {},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 4
}
module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
View file @ fd5cc65a
--- ---
title: "Votre titre" title: "A propos du calcul de Pi"
author: "Votre nom" author: "mamane I. L."
date: "La date du jour" date: "13 Mai 2020r"
output: html_document output: html_document
--- ---
```{r setup, include=FALSE} ```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
``` ```
# En demandant à R
## Quelques explications *Mon ordinateur m’indique que π vaut approximativement*
Ceci est un document R markdown que vous pouvez aisément exporter au format HTML, PDF, et MS Word. Pour plus de détails sur R Markdown consultez <http://rmarkdown.rstudio.com>. ```{r }
pi
```
Lorsque vous cliquerez sur le bouton **Knit** ce document sera compilé afin de ré-exécuter le code R et d'inclure les résultats dans un document final. Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code R de la façon suivante: # En utilisant la méthode des aiguille de Buffon
a
Mais calculé avec la **méthode** des [Aiguille_de_Buffona](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon]) , on obtiendrait comme **approximation** :
```{r cars} ```{r}
summary(cars) set.seed(42)
N = 100000
x = runif(N)
theta = pi/2*runif(N)
2/(mean(x+sin(theta)>1))
``` ```
Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple: # Avec un argument “fréquentiel” de surface
```{r pressure, echo=FALSE} Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonction sinus se base sur le fait que si **X∼U(0,1)** et **Y∼U(0,1)** alors **P[X2+Y2≤1]=π/4**
plot(pressure) [voir méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80). Le code suivant illustre ce fait
```{r}
set.seed(42)
N = 1000
df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N))
df$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$Accept)
```
module2/exo1/toy_document_fr.html 0 → 100644
View file @ fd5cc65a
This source diff could not be displayed because it is too large. You can view the blob instead.
module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
View file @ fd5cc65a
This source diff could not be displayed because it is too large. You can view the blob instead.
module2/exo2/exercice_fr.Rmd
View file @ fd5cc65a
--- ---
title: "Votre titre" title: " Apprenant"
author: "Votre nom" author: " Malam Mamane I. L."
date: "La date du jour" date: " Jeudi le 21 Mai 2020"
output: html_document output: html_document
--- ---
```{r setup, include=FALSE} ```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$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} ```{r minimum}
summary(cars) minimum<-round(min(x),2)
minimum
``` ```
Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:
```{r pressure, echo=FALSE} ```{r maximum}
plot(pressure) 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.
module2/exo2/exercice_fr.ipynb
View file @ fd5cc65a
{ {
"cells": [], "cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# title: Exercice 2 du module 2"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# author: MalamMamane I. L."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# date: Vendredi, le 22 Mai 2020"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# Données à traiter"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"<ol class=list-inline>\n",
"\t<li>14</li>\n",
"\t<li>7.6</li>\n",
"\t<li>11.2</li>\n",
"\t<li>12.8</li>\n",
"\t<li>12.5</li>\n",
"\t<li>9.9</li>\n",
"\t<li>14.9</li>\n",
"\t<li>9.4</li>\n",
"\t<li>16.9</li>\n",
"\t<li>10.2</li>\n",
"\t<li>14.9</li>\n",
"\t<li>18.1</li>\n",
"\t<li>7.3</li>\n",
"\t<li>9.8</li>\n",
"\t<li>10.9</li>\n",
"\t<li>12.2</li>\n",
"\t<li>9.9</li>\n",
"\t<li>2.9</li>\n",
"\t<li>2.8</li>\n",
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"\t<li>15.7</li>\n",
"\t<li>9.7</li>\n",
"\t<li>13.1</li>\n",
"\t<li>13.2</li>\n",
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"\t<li>11.7</li>\n",
"\t<li>16</li>\n",
"\t<li>12.4</li>\n",
"\t<li>17.9</li>\n",
"\t<li>12.2</li>\n",
"\t<li>16.2</li>\n",
"\t<li>18.7</li>\n",
"\t<li>8.9</li>\n",
"\t<li>11.9</li>\n",
"\t<li>12.1</li>\n",
"\t<li>14.6</li>\n",
"\t<li>12.1</li>\n",
"\t<li>4.7</li>\n",
"\t<li>3.9</li>\n",
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"\t<li>15.7</li>\n",
"\t<li>14</li>\n",
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"\t<li>18</li>\n",
"\t<li>13.6</li>\n",
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"\t<li>17.6</li>\n",
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"\t<li>15.1</li>\n",
"\t<li>19.6</li>\n",
"\t<li>21.7</li>\n",
"\t<li>11.3</li>\n",
"\t<li>15</li>\n",
"\t<li>14.3</li>\n",
"\t<li>16.8</li>\n",
"\t<li>14</li>\n",
"\t<li>6.8</li>\n",
"\t<li>8.2</li>\n",
"\t<li>19.9</li>\n",
"\t<li>20.4</li>\n",
"\t<li>14.6</li>\n",
"\t<li>16.4</li>\n",
"\t<li>18.7</li>\n",
"\t<li>16.8</li>\n",
"\t<li>15.8</li>\n",
"\t<li>20.4</li>\n",
"\t<li>15.8</li>\n",
"\t<li>22.4</li>\n",
"\t<li>16.2</li>\n",
"\t<li>20.3</li>\n",
"\t<li>23.4</li>\n",
"\t<li>12.1</li>\n",
"\t<li>15.5</li>\n",
"\t<li>15.4</li>\n",
"\t<li>18.4</li>\n",
"\t<li>15.7</li>\n",
"\t<li>10.2</li>\n",
"\t<li>8.9</li>\n",
"\t<li>21</li>\n",
"</ol>\n"
],
"text/latex": [
"\\begin{enumerate*}\n",
"\\item 14\n",
"\\item 7.6\n",
"\\item 11.2\n",
"\\item 12.8\n",
"\\item 12.5\n",
"\\item 9.9\n",
"\\item 14.9\n",
"\\item 9.4\n",
"\\item 16.9\n",
"\\item 10.2\n",
"\\item 14.9\n",
"\\item 18.1\n",
"\\item 7.3\n",
"\\item 9.8\n",
"\\item 10.9\n",
"\\item 12.2\n",
"\\item 9.9\n",
"\\item 2.9\n",
"\\item 2.8\n",
"\\item 15.4\n",
"\\item 15.7\n",
"\\item 9.7\n",
"\\item 13.1\n",
"\\item 13.2\n",
"\\item 12.3\n",
"\\item 11.7\n",
"\\item 16\n",
"\\item 12.4\n",
"\\item 17.9\n",
"\\item 12.2\n",
"\\item 16.2\n",
"\\item 18.7\n",
"\\item 8.9\n",
"\\item 11.9\n",
"\\item 12.1\n",
"\\item 14.6\n",
"\\item 12.1\n",
"\\item 4.7\n",
"\\item 3.9\n",
"\\item 16.9\n",
"\\item 16.8\n",
"\\item 11.3\n",
"\\item 14.4\n",
"\\item 15.7\n",
"\\item 14\n",
"\\item 13.6\n",
"\\item 18\n",
"\\item 13.6\n",
"\\item 19.9\n",
"\\item 13.7\n",
"\\item 17\n",
"\\item 20.5\n",
"\\item 9.9\n",
"\\item 12.5\n",
"\\item 13.2\n",
"\\item 16.1\n",
"\\item 13.5\n",
"\\item 6.3\n",
"\\item 6.4\n",
"\\item 17.6\n",
"\\item 19.1\n",
"\\item 12.8\n",
"\\item 15.5\n",
"\\item 16.3\n",
"\\item 15.2\n",
"\\item 14.6\n",
"\\item 19.1\n",
"\\item 14.4\n",
"\\item 21.4\n",
"\\item 15.1\n",
"\\item 19.6\n",
"\\item 21.7\n",
"\\item 11.3\n",
"\\item 15\n",
"\\item 14.3\n",
"\\item 16.8\n",
"\\item 14\n",
"\\item 6.8\n",
"\\item 8.2\n",
"\\item 19.9\n",
"\\item 20.4\n",
"\\item 14.6\n",
"\\item 16.4\n",
"\\item 18.7\n",
"\\item 16.8\n",
"\\item 15.8\n",
"\\item 20.4\n",
"\\item 15.8\n",
"\\item 22.4\n",
"\\item 16.2\n",
"\\item 20.3\n",
"\\item 23.4\n",
"\\item 12.1\n",
"\\item 15.5\n",
"\\item 15.4\n",
"\\item 18.4\n",
"\\item 15.7\n",
"\\item 10.2\n",
"\\item 8.9\n",
"\\item 21\n",
"\\end{enumerate*}\n"
],
"text/markdown": [
"1. 14\n",
"2. 7.6\n",
"3. 11.2\n",
"4. 12.8\n",
"5. 12.5\n",
"6. 9.9\n",
"7. 14.9\n",
"8. 9.4\n",
"9. 16.9\n",
"10. 10.2\n",
"11. 14.9\n",
"12. 18.1\n",
"13. 7.3\n",
"14. 9.8\n",
"15. 10.9\n",
"16. 12.2\n",
"17. 9.9\n",
"18. 2.9\n",
"19. 2.8\n",
"20. 15.4\n",
"21. 15.7\n",
"22. 9.7\n",
"23. 13.1\n",
"24. 13.2\n",
"25. 12.3\n",
"26. 11.7\n",
"27. 16\n",
"28. 12.4\n",
"29. 17.9\n",
"30. 12.2\n",
"31. 16.2\n",
"32. 18.7\n",
"33. 8.9\n",
"34. 11.9\n",
"35. 12.1\n",
"36. 14.6\n",
"37. 12.1\n",
"38. 4.7\n",
"39. 3.9\n",
"40. 16.9\n",
"41. 16.8\n",
"42. 11.3\n",
"43. 14.4\n",
"44. 15.7\n",
"45. 14\n",
"46. 13.6\n",
"47. 18\n",
"48. 13.6\n",
"49. 19.9\n",
"50. 13.7\n",
"51. 17\n",
"52. 20.5\n",
"53. 9.9\n",
"54. 12.5\n",
"55. 13.2\n",
"56. 16.1\n",
"57. 13.5\n",
"58. 6.3\n",
"59. 6.4\n",
"60. 17.6\n",
"61. 19.1\n",
"62. 12.8\n",
"63. 15.5\n",
"64. 16.3\n",
"65. 15.2\n",
"66. 14.6\n",
"67. 19.1\n",
"68. 14.4\n",
"69. 21.4\n",
"70. 15.1\n",
"71. 19.6\n",
"72. 21.7\n",
"73. 11.3\n",
"74. 15\n",
"75. 14.3\n",
"76. 16.8\n",
"77. 14\n",
"78. 6.8\n",
"79. 8.2\n",
"80. 19.9\n",
"81. 20.4\n",
"82. 14.6\n",
"83. 16.4\n",
"84. 18.7\n",
"85. 16.8\n",
"86. 15.8\n",
"87. 20.4\n",
"88. 15.8\n",
"89. 22.4\n",
"90. 16.2\n",
"91. 20.3\n",
"92. 23.4\n",
"93. 12.1\n",
"94. 15.5\n",
"95. 15.4\n",
"96. 18.4\n",
"97. 15.7\n",
"98. 10.2\n",
"99. 8.9\n",
"100. 21\n",
"\n",
"\n"
],
"text/plain": [
" [1] 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\n",
" [16] 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\n",
" [31] 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\n",
" [46] 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\n",
" [61] 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\n",
" [76] 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\n",
" [91] 20.3 23.4 12.1 15.5 15.4 18.4 15.7 10.2 8.9 21.0"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
"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)\n",
"x"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"14.11"
],
"text/latex": [
"14.11"
],
"text/markdown": [
"14.11"
],
"text/plain": [
"[1] 14.11"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
"mean<-round(mean(x),2)\n",
"mean"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"14.11"
],
"text/latex": [
"14.11"
],
"text/markdown": [
"14.11"
],
"text/plain": [
"[1] 14.11"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
" mean<-round(mean(x),2)\n",
" mean"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"2.8"
],
"text/latex": [
"2.8"
],
"text/markdown": [
"2.8"
],
"text/plain": [
"[1] 2.8"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
"minimum<-round(min(x),2)\n",
"minimum"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"23.4"
],
"text/latex": [
"23.4"
],
"text/markdown": [
"23.4"
],
"text/plain": [
"[1] 23.4"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
"maximum<-round(max(x),2)\n",
"maximum"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"14.5"
],
"text/latex": [
"14.5"
],
"text/markdown": [
"14.5"
],
"text/plain": [
"[1] 14.5"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
"mediane<-round(median(x),2)\n",
"mediane"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"4.33"
],
"text/latex": [
"4.33"
],
"text/markdown": [
"4.33"
],
"text/plain": [
"[1] 4.33"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
"ecart_type<-round(sd(x),2)\n",
"ecart_type"
]
}
],
"metadata": { "metadata": {
"kernelspec": { "kernelspec": {
"display_name": "Python 3", "display_name": "R",
"language": "python", "language": "R",
"name": "python3" "name": "ir"
}, },
"language_info": { "language_info": {
"codemirror_mode": { "codemirror_mode": "r",
"name": "ipython", "file_extension": ".r",
"version": 3 "mimetype": "text/x-r-source",
}, "name": "R",
"file_extension": ".py", "pygments_lexer": "r",
"mimetype": "text/x-python", "version": "3.4.1"
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.6.3"
} }
}, },
"nbformat": 4, "nbformat": 4,
"nbformat_minor": 2 "nbformat_minor": 4
} }
module2/exo3/exercice_fr.Rmd
View file @ fd5cc65a
--- ---
title: "Votre titre" title: "Apprenant"
author: "Votre nom" author: "MalamMamane I. L."
date: "La date du jour" date: "Vendredi, le 22 Mai 2020"
output: html_document output:
html_document: default
pdf_document: default
--- ---
# Données utilisées pour réaliser les grahiques
```{r }
```{r setup, include=FALSE} 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)
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) x
``` ```
## 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: ## Représentation graphique sous forme de courbe
```{r cars} ```{r echo=TRUE}
summary(cars) plot(x, type="l")
lines(x, col="blue")
grid(equilogs=TRUE)
``` ```
Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple: ## Histogramme
```{r pressure, echo=FALSE} ```{r echo=TRUE}
plot(pressure) hist(x, main=" ", xlab=" ", ylab=" ",xlim=c(0,25), ylim=c(0,25), col="blue")
grid(equilogs=TRUE)
box()
``` ```
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.
module2/exo3/exercice_fr.html 0 → 100644
View file @ fd5cc65a
This source diff could not be displayed because it is too large. You can view the blob instead.
module2/exo3/exercice_fr.ipynb
View file @ fd5cc65a
This source diff could not be displayed because it is too large. You can view the blob instead.
module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.Rmd
View file @ fd5cc65a
--- ---
title: "Analyse de l'incidence du syndrôme grippal" title: "Analyse de l'incidence du syndrôme grippal"
author: "Konrad Hinsen" author: " Malam Mamane I. L. "
output: output:
pdf_document: pdf_document:
toc: true toc: true
...@@ -21,9 +21,15 @@ knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) ...@@ -21,9 +21,15 @@ knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
## Préparation des données ## Préparation des données
Les données de l'incidence du syndrome grippal sont disponibles du site Web du [Réseau Sentinelles](http://www.sentiweb.fr/). Nous les récupérons sous forme d'un fichier en format CSV dont chaque ligne correspond à une semaine de la période demandée. Nous téléchargeons toujours le jeu de données complet, qui commence en 1984 et se termine avec une semaine récente. L'URL est: Les données de l'incidenc du syndrome grippal sont sont disponibles du site Web du [Réseau Sentinelles] (http://www.sentiweb.fr/). L'URL est :
```{r} ```{r}
data_url = "http://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-3.csv" data_url = "http://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-3.csv"
...
Ces données de l'incidence du syndrome grippal sont téléchargés et disponibles au niveau local pour sauvegarder et protéger les données d'éventuelles modifications qui proviendraient du réseau de surveillance.
```{r}
data_local = read.csv("C:/incidence-PAY-3.csv")
``` ```
Voici l'explication des colonnes donnée sur le [sur le site d'origine](https://ns.sentiweb.fr/incidence/csv-schema-v1.json): Voici l'explication des colonnes donnée sur le [sur le site d'origine](https://ns.sentiweb.fr/incidence/csv-schema-v1.json):
...@@ -42,18 +48,21 @@ Voici l'explication des colonnes donnée sur le [sur le site d'origine](https:// ...@@ -42,18 +48,21 @@ Voici l'explication des colonnes donnée sur le [sur le site d'origine](https://
| `geo_name` | Libellé de la zone géographique (ce libellé peut être modifié sans préavis) | | `geo_name` | Libellé de la zone géographique (ce libellé peut être modifié sans préavis) |
La première ligne du fichier CSV est un commentaire, que nous ignorons en précisant `skip=1`. La première ligne du fichier CSV est un commentaire, que nous ignorons en précisant `skip=1`.
### Téléchargement ### Lecture
```{r} ```{r}
data = read.csv(data_url, skip=1) data = read.csv("C:/incidence-PAY-3.csv", skip=1)
``` ```
Regardons ce que nous avons obtenu: Regardons ce que nous avons obtenu:
```{r} ```{r}
head(data) head(data)
tail(data) tail(data)
``` ```
Y a-t-il des points manquants dans nos données ? Y a-t-il des points manquants dans nos données ?
```{r} ```{r}
na_records = apply(data, 1, function (x) any(is.na(x))) na_records = apply(data, 1, function (x) any(is.na(x)))
data[na_records,] data[na_records,]
......
mooc-rr.Rproj 0 → 100644
View file @ fd5cc65a
Version: 1.0
RestoreWorkspace: Default
SaveWorkspace: Default
AlwaysSaveHistory: Default
EnableCodeIndexing: Yes
UseSpacesForTab: Yes
NumSpacesForTab: 2
Encoding: UTF-8
RnwWeave: Sweave
LaTeX: pdfLaTeX
readme.md
View file @ fd5cc65a
# MOOC Recherche Reproductible / Reproducibleesearch Mooc # MOOC Recherche Reproductible / Reproducible research MOOC
FR FR
......