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@@ -32,19 +31,18 @@ Ce tutoriel a pour objectif de vous permettre de :
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31
include_graphics(path = "images/Rlogo.png")
33
32
```
34
33
35
-
36
34
Il est important de préciser que l'ensemble de vos résultats est collecté afin de suivre votre progression. Ce test n'est cependant pas certificatif.
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35
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36
## Introduction
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37
40
38
R est un language de programmation **Open source** axée sur l'analyse de données. Ce language date de 1993 et prend ces sources du language S.
41
-
42
39
R permet entre autres la manipulation, la visualisation et l'application de calculs statistiques sur des données.
43
40
41
+
Ce tutoriel vous propose une suite d'activité afin d'apprendre les rudiments de R.
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## R, une calculette scientifique
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-
Vous pouvez tout d'abord employer R comme une calculatice (ce qui est bien réducteur de la puissance de cet outil). Les opérations de base sont directement utilisable dans R.
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+
Vous pouvez tout d'abord employer R comme une calculatrice (ce qui est bien réducteur de la puissance de cet outil). Les opérations de base sont directement utilisable dans R.
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| Opérations de bases | Symboles |
50
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|------------------|---------------|
@@ -60,7 +58,7 @@ Voici un premier exemple simple
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58
4 + 5
61
59
```
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60
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-
Multipliez les nombres `15` et `23`
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+
-Multipliez les nombres `15` et `23`
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65
63
```{r calcul1, exercise = TRUE}
66
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@@ -71,14 +69,14 @@ Multipliez les nombres `15` et `23`
71
69
```
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70
73
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-
Vous pouvez également utiliser des fonctions mathématiques directement implementer dans R comme le logarithme en base 10 avec la `fonction` : `log()`. Ce language a été mise au point pour suivre les conventions des mathématiques et des statistiques comme le respect de l'ordre des opérations.
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+
Vous pouvez également utiliser des fonctions mathématiques directement implementer dans R comme le logarithme népérien avec la `fonction` : `log()`. Ce language a été mise au point pour suivre les conventions des mathématiques et des statistiques comme le respect de l'ordre des opérations.
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```{r, echo= TRUE}
77
75
log(4 + 5)
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76
```
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81
-
Calculez l'exponentiel dont la fonction est `exp()` de la soustraction de `23` et `15`.
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+
-Calculez l'exponentiel dont la fonction est `exp()` de la soustraction de `23` et `15`.
82
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```{r calcul2, exercise = TRUE}
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82
@@ -100,7 +98,11 @@ b <- 4 + 3
100
98
a + b
101
99
```
102
100
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-
Assignez la valeur `18` à la lettre `a` et la `division` de `12` par `14` à `b`. Multipliez ensuite a par b.
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+
- Assignez à `a` la valeur `18`.
102
+
103
+
- Assignez à `b` la `division` de `12` par `14`.
104
+
105
+
- Multipliez ensuite a par b.
104
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```{r assig1, exercise = TRUE}
106
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# assignation de a
@@ -124,18 +126,22 @@ a * b
124
126
L'assignation peut également être faite sur une série de nombres ou sur une série de caractères avec la fonction `c()`.
125
127
126
128
```{r vecteur, echo = TRUE}
127
-
vecteur <- c(2, 5, 8, 11, 13, 16)
129
+
vec_1 <- c(2, 5, 8, 11, 13, 16)
128
130
129
-
vecteur_1 <- c(2, 5, NA, 11, 13, 16)
131
+
vec_2 <- c(2, 5, NA, 11, 13, 16)
130
132
131
-
vecteur_1 <- c("noir", "jaune", "rouge")
133
+
vec_3 <- c("noir", "jaune", "rouge")
132
134
```
133
135
134
-
Assignez les valeurs `15 , 19, une valeur manquante (NA) et 13`. Multipliez ensuite ce vecteur par `4` et assignez cela sur vecteur_b. Terminez par affichez les valeurs du vecteur_b en écrivant simplement vecteur_b dans la console R.
136
+
- Assignez à `vec` les valeurs `15 , 19, une valeur manquante (NA) et 13`.
137
+
138
+
- Assignez à `vec_4` la multiplication de `vec` par `4`.
139
+
140
+
- Terminez par affichez les valeurs du vecteur_b en écrivant simplement vec_b dans la console R.
135
141
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```{r vec1, exercise = TRUE}
137
143
# assignation des valeurs à un vecteur
138
-
vecteur <-
144
+
vec <-
139
145
# multipliez ce vecteur par 4 et assignez le
140
146
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# affichez le résultat de votre calcul.
@@ -144,84 +150,77 @@ vecteur <-
144
150
145
151
```{r vec1-solution}
146
152
#assignation des valeurs à un vecteur
147
-
vecteur <- c(15, 19, NA, 13)
153
+
vec <- c(15, 19, NA, 13)
148
154
#multipliez ce vecteur par 4
149
-
vecteur_b <- vecteur*4
155
+
vec_4 <- vecteur*4
150
156
# afficher le résultat de cette multiplication
151
-
vecteur_b
157
+
vec_4
152
158
```
153
159
154
160
155
161
## R, les fonctions
156
162
157
-
Réalisez la moyenne du vecteur réalisé précédement avec la fonction `mean()`.
163
+
-Réalisez la moyenne du vecteur `vec_5` avec la fonction `mean()`.
158
164
159
165
```{r vec2, exercise = TRUE}
160
166
# assignation des valeurs à `vecteurs`
161
-
vecteur <- c(15, 19, NA, 13)
167
+
vec_5 <- c(15, 19, NA, 13)
162
168
# moyenne du vecteur
163
169
164
170
```
165
171
166
172
```{r vec2-solution}
167
173
# assignation des valeurs à `vecteurs`
168
-
vecteur <- c(15, 19, NA, 13)
174
+
vec_5 <- c(15, 19, NA, 13)
169
175
# somme du vecteur
170
-
mean(vecteur)
176
+
mean(vec_5)
171
177
```
172
178
173
179
La valeur obtenue ne vous convient pas ? Il semble que la valeur manquante induit un problème dans le calcul de la moyenne du vecteur.
174
180
175
-
L'outil indispensable dans vous ne devez jamais oublier l'existance est l'aide des fonctions. Pour appeler l'aide, vous devez ajouter un point d'interrogation devant une fonction.
176
-
177
-
Prenez l'exemple de la fonction `log()`
178
-
179
-
```{r, echo = TRUE}
180
-
?log()
181
-
```
182
-
183
-
Appelez l'aide sur la fonction `mean()`.
184
-
185
-
```{r aide, exercise = TRUE}
186
-
187
-
```
188
-
181
+
L'outil indispensable dans vous ne devez jamais oublier l'existance est l'aide des fonctions. Pour appeler l'aide, vous devez ajouter un point d'interrogation devant une fonction comme le montre l'exemple ci-dessous
189
182
190
-
```{r aide-solution}
183
+
```{r, eval=FALSE}
191
184
?mean()
192
185
```
193
186
194
-
Comme vous avez pu le voir ci-dessus, les fonctions sont largement documentées. L'argument `na.rm = ` est par défault encodé avec comme valeur `FALSE`. Cela peut se traduire par notre vecteur ne contient pas de valeurs manquantes.
187
+
Les fonctions sont généralement largement documentées. L'argument `na.rm = ` est par défault encodé avec comme valeur `FALSE`. Cela peut se traduire par notre vecteur ne contient pas de valeurs manquantes.
195
188
196
189
Notre exemple contient une valeur manquante, vous devez donc ajouter l'argument `na.rm = TRUE` dans votre fonction `mean()`. La séparation entre plusieurs argument au sein d'une même fonction est la virgule (`,`).
197
190
198
191
Réalisez la moyenne du vecteur réalisé précédement avec la fonction `mean()`
199
192
200
193
```{r vec3, exercise = TRUE}
201
194
# assignation des valeurs à `vecteurs`
202
-
vecteur <- c(15, 19, NA, 13)
195
+
vec_5 <- c(15, 19, NA, 13)
203
196
# somme du vecteur
204
197
205
198
```
206
199
207
200
```{r vec3-solution}
208
201
# assignation des valeurs à `vecteurs`
209
-
vecteur <- c(15, 19, NA, 13)
202
+
vec_5 <- c(15, 19, NA, 13)
210
203
# somme du vecteur
211
-
mean(vecteur, na.rm = TRUE)
204
+
mean(vec_5, na.rm = TRUE)
212
205
```
213
206
214
207
Vous obtenez cette fois-ci la réponse souhaitée.
215
208
216
-
217
209
## Conclusion
218
210
219
-
Bravo! Vous venez de terminez votre première séance d'exercice dans un learnr.
211
+
Bravo! Vous venez de terminez cette séance séance d'exercice dans un learnr.
220
212
221
213
Durant cette séance, vous avez appris à :
222
214
223
-
- employer l'assignation
224
-
- employer des fonctions
225
-
- utiliser l'aide au fonctions
215
+
- Employer l'assignation
216
+
- Employer des fonctions
217
+
- Utiliser l'aide au fonctions
218
+
219
+
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