Adaptation à la correction

module2/exo1/toy_document_fr.Rmd

@@ -5,8 +5,8 @@ date: "25 juin 2018"
 output: html_document
 ---
 
-```{r setup, include=FALSE}	
-knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)	
+```{r setup, include=FALSE}
+knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
 ## En demandant à la lib maths
@@ -17,7 +17,7 @@ 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_ :
+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)
@@ -28,7 +28,7 @@ theta = pi/2*runif(N)
 ```
 
 ## 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 :
+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)
@@ -42,6 +42,7 @@ ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + t
 
 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}
+```{r}
 4*mean(df$Accept)
-```
+```
\ No newline at end of file
+