From 60e56db5c46860ac3ff15719334e63cb51e8cff0 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Adeline Boire <adeline.boire@inrae.fr>
Date: Sat, 10 Sep 2022 14:28:31 +0200
Subject: [PATCH] after_comparison

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 module2/exo1/toy_document_fr.Rmd | 23 ++++++++++-------------
 1 file changed, 10 insertions(+), 13 deletions(-)

diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
index ad66b37..f701411 100644
--- a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
+++ b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
@@ -1,7 +1,7 @@
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 title: "À propos du calcul de pi"
-author: "*Arnaud Legrand*"
-date: "*25 juin 2018*"
+author: "Arnaud Legrand"
+date: "25 juin 2018"
 output: html_document
 ---
 
@@ -9,30 +9,28 @@ output: html_document
 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
-## En demandant à lib maths
-
-Mon ordinateur m’indique que $\pi$ vaut *approximativement*
+## En demandant à la lib maths
 
+Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut *approximativement*
 
 ```{r pi}
 pi
 ```
 
 ## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
-
-En utilisant la **méthode** des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation** :
+Mais calculé avec la **méthode** des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation** :
 
 ```{r}
 set.seed(42)
 N = 100000
 x = runif(N)
 theta = pi/2*runif(N)
-2/ (mean (x+sin(theta)>1))
+2/(mean(x+sin(theta)>1))
 ```
 
-## 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 $X\sim U(0,1)$ et $Y\sim U(0,1)$ alors $P[X^2 + Y^2 \le 1]$
-(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:
+## 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 $X\sim U(0,1)$ et $Y\sim U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2 \le 1]$
+(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 warning=FALSE}
 set.seed(42)
@@ -43,8 +41,7 @@ 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 $\pi$ en comptant combien de fois, en moyenne, $X^2 + Y^2$ est inférieur à 1:
+Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $\pi$ en comptant combien de fois, en moyenne, $X^2 + Y^2$ est inférieur à 1:
 
 ```{r}
 4*mean(df$Accept)
-- 
2.18.1