From 92c6da7b28a6ac20e4c960993ad9ee637c553e7e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: ebf5bc0a346108dac060a0673cebd35a Date: Mon, 8 Feb 2021 13:15:05 +0000 Subject: [PATCH] Update toy_document_fr.Rmd --- module2/exo1/toy_document_fr.Rmd | 44 ++++++++++++++++++++++---------- 1 file changed, 30 insertions(+), 14 deletions(-) diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd index 7eece5e..af23c72 100644 --- a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd +++ b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd @@ -1,7 +1,7 @@ --- -title: "Votre titre" -author: "Votre nom" -date: "La date du jour" +title: "A propos du calcul de pi" +author: "Bob Robertson" +date: "08/02/2021" output: html_document --- @@ -10,24 +10,40 @@ output: html_document knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) ``` -## Quelques explications +## En demandant à la lib maths -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 . +Mon ordinateur m'indique que π vaut approximativement -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: +```{r } pi``` -```{r cars} -summary(cars) +## 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)) ``` -Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple: +## 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 $X∼U(0,1)$ +et $Y∼U(0,1)$ alors $P[X2+Y2≤1]=π/4$ (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 pressure, echo=FALSE} -plot(pressure) +```{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() ``` -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. +Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de π en comptant combien de fois, en moyenne, $X2+Y2$ -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. +est inférieur à 1: -Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel. +```{r}4*mean(df$Accept)``` \ No newline at end of file -- 2.18.1