From 18776da4e973c6024c5861dc1440d703679f462c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Julie Plantade Date: Mon, 27 Feb 2023 16:50:11 +0100 Subject: [PATCH] Analyse d'une distribution de 100 valeurs --- module2/exo2/exercice_fr.Rmd | 50 ++++--- module2/exo2/exercice_fr.html | 236 ++++++++++++++++++++++++++++++++++ 2 files changed, 270 insertions(+), 16 deletions(-) create mode 100644 module2/exo2/exercice_fr.html diff --git a/module2/exo2/exercice_fr.Rmd b/module2/exo2/exercice_fr.Rmd index 7eece5e..84ae4c9 100644 --- a/module2/exo2/exercice_fr.Rmd +++ b/module2/exo2/exercice_fr.Rmd @@ -1,33 +1,51 @@ --- -title: "Votre titre" -author: "Votre nom" -date: "La date du jour" +title: "Analyse d'une distribution de 100 valeurs" +author: "Julie Plantade" +date: "Lundi 27 février 2023" output: html_document --- ```{r setup, include=FALSE} knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) +library(ggplot2) ``` -## Quelques explications +```{r plot, echo=FALSE, message=FALSE} +# Import des données +d <- c(14.0, 7.6, 11.2, 12.8, 12.5, 9.9, 14.9, 9.4, 16.9, 10.2, 14.9, 18.1, 7.3, 9.8, 10.9,12.2, 9.9, 2.9, 2.8, 15.4, 15.7, 9.7, 13.1, 13.2, 12.3, 11.7, 16.0, 12.4, 17.9, 12.2, 16.2, 18.7, 8.9, 11.9, 12.1, 14.6, 12.1, 4.7, 3.9, 16.9, 16.8, 11.3, 14.4, 15.7, 14.0, 13.6, 18.0, 13.6, 19.9, 13.7, 17.0, 20.5, 9.9, 12.5, 13.2, 16.1, 13.5, 6.3, 6.4, 17.6, 19.1, 12.8, 15.5, 16.3, 15.2, 14.6, 19.1, 14.4, 21.4, 15.1, 19.6, 21.7, 11.3, 15.0, 14.3, 16.8, 14.0, 6.8, 8.2, 19.9, 20.4, 14.6, 16.4, 18.7, 16.8, 15.8, 20.4, 15.8, 22.4, 16.2, 20.3, 23.4, 12.1, 15.5, 15.4, 18.4, 15.7, 10.2, 8.9, 21.0) +d <- as.data.frame(d) -Ceci est un document R markdown que vous pouvez aisément exporter au format HTML, PDF, et MS Word. Pour plus de détails sur R Markdown consultez . +# Calcul de la moyenne +d_mean <- mean(d$d) -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: +# Calcul des valeurs extrêmes +d_min <- min(d$d) +d_max <- max(d$d) -```{r cars} -summary(cars) -``` +# Calcul de la médiane +d_med <- median(d$d) -Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple: +# Calcul de l'écart type +d_sd <- sd(d$d) -```{r pressure, echo=FALSE} -plot(pressure) -``` +g <- ggplot(data = d, + mapping = aes(x = d)) + + geom_histogram(color = "black", + fill = "purple") + + theme_minimal() +g +``` + +# Caractéristiques de la distribution -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. + - Moyenne = `r d_mean` -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. + - Médiane = `r d_med` + + - Ecart-type = `r d_sd` + + - Valeur minimale = `r d_min` + + - Valeur maximale = `r d_max` -Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel. diff --git a/module2/exo2/exercice_fr.html b/module2/exo2/exercice_fr.html new file mode 100644 index 0000000..700a026 --- /dev/null +++ b/module2/exo2/exercice_fr.html @@ -0,0 +1,236 @@ + + + + + + + + + + + + + + +Analyse d’une distribution de 100 valeurs + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
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Caractéristiques de la distribution

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    +

  • Moyenne = 14.113

    • +

  • Médiane = 14.5

    • +

  • Ecart-type = 4.3340945

    • +

  • Valeur minimale = 2.8

    • +

  • Valeur maximale = 23.4

    • +
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+ + + + + + + + + + + + + + + -- 2.18.1