diff --git a/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org b/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org index 1bb8f61f1d11b486ceb724afcdd14d11e5329545..afefcc64d099e7c6e98b8f0843cdecbf814725ca 100644 --- a/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org +++ b/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org @@ -1,84 +1,48 @@ -#+TITLE: Votre titre -#+AUTHOR: Votre nom -#+DATE: La date du jour -#+LANGUAGE: fr -# #+PROPERTY: header-args :eval never-export +--- +title: "À propos du calcul de pi" +author: "Arnaud Legrand" +date: "25 juin 2018" +output: html_document +--- + +```{r setup, include=FALSE} +knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) +``` + +## En demandant à la lib maths +Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut *approximativement* + +```{r cars} +pi +``` + +## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon +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)) +``` + +## 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 $P[X^2+Y^2\leq 1] = \pi/4$ (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() + +``` + +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) +``` -#+HTML_HEAD: -#+HTML_HEAD: -#+HTML_HEAD: -#+HTML_HEAD: -#+HTML_HEAD: -#+HTML_HEAD: - -* Quelques explications - -Ceci est un document org-mode avec quelques exemples de code -R. Une fois ouvert dans emacs, ce document peut aisément être -exporté au format HTML, PDF, et Office. Pour plus de détails sur -org-mode vous pouvez consulter https://orgmode.org/guide/. - -Lorsque vous utiliserez le raccourci =C-c C-e h o=, ce document sera -compilé en html. Tout le code contenu sera ré-exécuté, les résultats -récupérés et inclus dans un document final. Si vous ne souhaitez pas -ré-exécuter tout le code à chaque fois, il vous suffit de supprimer -le # et l'espace qui sont devant le ~#+PROPERTY:~ au début de ce -document. - -Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclut du code -R de la façon suivante (et on l'exécute en faisant ~C-c C-c~): - -#+begin_src R :results output :exports both -print("Hello world!") -#+end_src - -#+RESULTS: -: [1] "Hello world!" - -Voici la même chose, mais avec une session R (c'est le cas le -plus courant, R étant vraiment un langage interactif), donc une -persistance d'un bloc à l'autre (et on l'exécute toujours en faisant -~C-c C-c~). - -#+begin_src R :results output :session *R* :exports both -summary(cars) -#+end_src - -#+RESULTS: -: speed dist -: Min. : 4.0 Min. : 2.00 -: 1st Qu.:12.0 1st Qu.: 26.00 -: Median :15.0 Median : 36.00 -: Mean :15.4 Mean : 42.98 -: 3rd Qu.:19.0 3rd Qu.: 56.00 -: Max. :25.0 Max. :120.00 - -Et enfin, voici un exemple de sortie graphique: -#+begin_src R :results output graphics :file "./cars.png" :exports results :width 600 :height 400 :session *R* -plot(cars) -#+end_src - -#+RESULTS: -[[file:./cars.png]] - -Vous remarquerez le paramètre ~:exports results~ 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 changer ce paramètre -(indiquer ~both~) car l'objectif est que vos analyses de données soient -parfaitement transparentes pour être reproductibles. - -Attention, la figure ainsi générée n'est pas stockée dans le document -org. C'est un fichier ordinaire, ici nommé ~cars.png~. N'oubliez pas -de le committer si vous voulez que votre analyse soit lisible et -compréhensible sur GitLab. - -Enfin, pour les prochains exercices, nous ne vous fournirons pas -forcément de fichier de départ, ça sera à vous de le créer, par -exemple en repartant de ce document et de le commiter vers -gitlab. N'oubliez pas que nous vous fournissons dans les ressources de -ce MOOC une configuration avec un certain nombre de raccourcis -claviers permettant de créer rapidement les blocs de code R (en -faisant ~