diff --git a/Journal.bord-markdown.md b/Journal.bord-markdown.md
index d3231f08a71ba7f2dfec1b237ed68f2c84be00dc..b1c30b948821bd1666c06e9d4e5297d8043019e6 100644
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@@ -19,7 +19,7 @@
 - emporte des donnees et les etudiers
 - comment emporter un fichier
 
-4.Module 4:
+4. Module 4:
 -  les limitations et les inconvénients d’un document computationnel (notebook): 
   1. Lorsque le code est long, il devient difficile d’avoir une vue d’ensemble
   2. Les interactions entre différents langages peuvent être hasardeuses car elles sont peu explicites
@@ -28,4 +28,96 @@
 - les avantages d’un workflow ( pour eviter les limitation de notebook)
 - plate-forme utiliser pour archiver et mettre à disposition un article de recherche : **HAL ou ArXiv**
 - plates-formes utiliser pour archiver et mettre à disposition des données: **Figshare et Zenodo**
-- plate-formes utiliser pour archiver et mettre à disposition du code: **Github ou Gitlab et Zenodo**
\ No newline at end of file
+- plate-formes utiliser pour archiver et mettre à disposition du code: **Github ou Gitlab et Zenodo**
+
+
+5. Paradoxe de sympson
+-on n'importe les librairie nécessaire ``` %matplotlib inline
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np'''
+- on importe le data par son lien web en utilisant la librairie panda '''data= pd.read_csv("https://gitlab.inria.fr/learninglab/mooc-rr/mooc-rr-ressources/-/raw/master/module3/Practical_session/Subject6_smoking.csv?inline=false") '''
+- prendre les valeurs de data''' data.values '''
+- on rempli un tableu par le premier colonne de data sous forme d'une chaine de caractere de Yes or No ''' data.values[:,0]= str(data.values[:,0])'''
+- on rempli un tableu par le deuxieme colonne de data sous forme d'une chaine de caractere de Alive or Dead '''data.values[:,1]=str(data.values[:,1])'''
+- Apres on fait une bucle **for** sur le premier colonne si les femmes sont fumeurs  **m=m+1** et si elle  sont  mort **c=c+1**puis une deuxieme boucle **for**  sur le deuxieme colonne si les femmes sont non fumeurs  **f=f+1** et si elles sont  mort **n=n+1** et apres on calcule le rapport
+'''c=0
+m=0
+for j in range(0,1314):
+    if 'Yes' in data.values[j,0]:
+        m=m+1
+        if 'Dead' in data.values[j,1]:
+            c=c+1 '''
+'''
+f=0
+n=0
+for j in range(0,1314):
+    if 'No' in data.values[j,0]:
+        f=f+1
+        if 'Dead' in data.values[j,1]:
+            n=n+1
+(c/m)*100, (n/f)*100
+'''
+- Apres on decompose sur des intervale d'age pour les fummeurs et mort:
+'''c=0
+m=0
+o=0
+p=0
+a=0
+b=0
+v=0
+w=0
+for j in range(0,1314):
+    if int(data.values[j,2])>=18 & int(data.values[j,2])<=34:
+        if 'Yes' in data.values[j,0]:
+            m=m+1
+            if 'Dead' in data.values[j,1]:
+                c=c+1
+    if int(data.values[j,2])>=35 & int(data.values[j,2])<=54:
+        if 'Yes' in data.values[j,0]:
+            o=o+1
+            if 'Dead' in data.values[j,1]:
+                p=p+1
+    if int(data.values[j,2])>=55 & int(data.values[j,2])<=64:
+        if 'Yes' in data.values[j,0]:
+            a=a+1
+            if 'Dead' in data.values[j,1]:
+                b=b+1
+    if int(data.values[j,2])>=65:
+        if 'Yes' in data.values[j,0]:
+            w=w+1
+            if 'Dead' in data.values[j,1]:
+                v=v+1'''
+-apres on calcule les pourcentages pour chaque intervale d'age '''(c/m)*100,(p/o)*100,(b/a)*100,(v/w)*100'''
+- Ensuite on decompose sur des intervale d'age pour les non fummeurs et mort:
+'''c=0
+m=0
+o=0
+p=0
+a=0
+b=0
+v=0
+w=0
+for j in range(0,1314):
+    if int(data.values[j,2])>=18 & int(data.values[j,2])<=34:
+        if 'No' in data.values[j,0]:
+            m=m+1
+            if 'Dead' in data.values[j,1]:
+                c=c+1
+    if int(data.values[j,2])>=35 & int(data.values[j,2])<=54:
+        if 'No' in data.values[j,0]:
+            o=o+1
+            if 'Dead' in data.values[j,1]:
+                p=p+1
+    if int(data.values[j,2])>=55 & int(data.values[j,2])<=64:
+        if 'No' in data.values[j,0]:
+            a=a+1
+            if 'Dead' in data.values[j,1]:
+                b=b+1
+    if int(data.values[j,2])>=65:
+        if 'No' in data.values[j,0]:
+            w=w+1
+            if 'Dead' in data.values[j,1]:
+                v=v+1 '''
+- le int(data) pour prendre le valeur de data ui est l'age
+- apres on calcule les pourcentage ''' (c/m)*100,(p/o)*100,(b/a)*100,(v/w)*100'''
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