Exercice module 2

module2/exo2/exercice_fr.Rmd

 ---
-title: "Votre titre"
-author: "Votre nom"
-date: "La date du jour"
+title: "Savoir faire un calcul simple soi-même"
+author: "Valentin Mathieu"
+date: "01 Mars 2024"
 output: html_document
 ---
 
@@ -10,24 +10,20 @@ output: html_document
 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
-## Quelques explications
+## Création d'un vecteur
 
-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>.
+Stockage des données dans un vecteur numérique appelé *data* :
 
-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)
+```{r}
+data <- 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)
 ```
 
-Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:
-
-```{r pressure, echo=FALSE}
-plot(pressure)
-```
+## Calcul sur les données
 
-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. 
+Statistiques descriptives sur le jeu de données :
 
-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}
+summary(data)
+sd(data)
+```
 
-Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.

module2/exo3/exercice_fr.Rmd

 ---
-title: "Votre titre"
-author: "Votre nom"
-date: "La date du jour"
+title: "Réaliser un affichage graphique"
+author: "Valentin Mathieu"
+date: "01 Mars 2024"
 output: html_document
 ---
 
@@ -10,24 +10,33 @@ output: html_document
 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
-## Quelques explications
+## Création d'un vecteur
 
-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>.
+Stockage des données dans un vecteur numérique appelé *data* :
 
-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}
+data <- 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)
+data_df <- data.frame(data)
+```
+
+Création des valeurs en abscisse pour les plots
 
-```{r cars}
-summary(cars)
+```{r}
+x <- seq(0, length(data)-1)
 ```
 
-Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:
+## Séquence plot
 
-```{r pressure, echo=FALSE}
-plot(pressure)
+```{r}
+library(ggplot2)
+ggplot(data = data_df, aes(x = x, y=data_df))+geom_line(color = "blue")
 ```
 
-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. 
+## Histogramme
 
-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}
+#library(ggplot2)
+#ggplot(data = data_df, aes(x=data_df))+geom_histogram(color = "blue")
+hist(data, breaks = 8, xlim = c(0, 25), ylim = c(0,25), col = "blue")
+```
 
-Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.

module2/exo5/exo5_fr.Rmd

@@ -42,7 +42,7 @@ dysfonctionnements, nous nous concentrons sur les expériences où au
 moins un joint a été défectueux.
 
 ```{r}
-data = data[data$Malfunction>0,]
+#data = data[data$Malfunction>0,]
 data
 ```
 
@@ -70,7 +70,7 @@ $p=p(t)$. Pour relier $p(t)$ à $t$, on va donc effectuer une
 régression logistique.
 
 ```{r}
-logistic_reg = glm(data=data, Malfunction/Count ~ Temperature, weights=Count, 
+logistic_reg = glm(data=data, formula = Malfunction/Count ~ Temperature, weights=Count, 
                    family=binomial(link='logit'))
 summary(logistic_reg)
 ```