From 2bbe021dc03bb8193a977c69d3af2d7532b61047 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: c8c97f9cb8c3a20740b5dc4b6225c706 Date: Fri, 10 Apr 2020 16:49:18 +0000 Subject: [PATCH] Update toy_document_fr.Rmd --- module2/exo1/toy_document_fr.Rmd | 8 ++++---- 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd index 873be30..83bc9e9 100644 --- a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd +++ b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd @@ -12,13 +12,13 @@ knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) ## En demandant à l'ordinateur Mon ordinateur m’indique que $\pi$ vaut approximativement -``` +```{r} 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) @@ -33,7 +33,7 @@ Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’a alors $P[X^2+Y^2 \le 1]= \pi/4$ (voir [méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/Méthode_de_Monte-Carlo#Détermination_de_la_valeur_de_π)). Le code suivant illustre ce fait: -``` +```{r} set.seed(42) N = 1000 df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N)) @@ -45,6 +45,6 @@ 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} 4*mean(df$Accept) ``` -- 2.18.1