modification of URLs and references to modules in learnR

GuyliannEngels · GuyliannEngels · commit d3feffaaac90 · 2024-08-07T10:35:37.000+02:00
diff --git a/inst/tutorials/A00La_discovery/A00La_discovery.Rmd b/inst/tutorials/A00La_discovery/A00La_discovery.Rmd
@@ -54,7 +54,7 @@ Le learnr est un outil pédagogique mis au point afin de proposer des tutoriels
 
 Des questions ouvertes (sous la forme de zones de code R) vous sont proposées dans les exercices. Elles vous permettent d'expérimenter directement des instructions dans R depuis le document learnr. Pour exécuter ces instructions, il faut cliquer sur le bouton `Run Code`. Vous pouvez le faire autant de fois que vous le voulez. Modifiez le code, cliquez `Run Code`, analysez le résultat, modifiez votre code, cliquez à nouveau sur `Run Code`, etc. jusqu'à ce que vous soyez satisfait du résultat. Finissez l'exercice et soumettez votre réponse en cliquant sur le bouton `Submit Answer`. **Tant que vous n'aurez pas cliqué sur `Submit Answer`, votre exercice restera inachevé et ne comptera donc pas dans l'évaluation de votre progression.**
 
-Si vous n'avez jamais utilisé de tutoriel learnr, familiarisez-vous d'abord avec son interface [ici](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/learnr.html).
+Si vous n'avez jamais utilisé de tutoriel learnr, familiarisez-vous d'abord avec son interface [ici](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/learnr.html).
 
 ## Objectifs
 
diff --git a/inst/tutorials/A01Lb_base/A01Lb_base.Rmd b/inst/tutorials/A01Lb_base/A01Lb_base.Rmd
@@ -29,7 +29,7 @@ BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 
 ## Objectif
 
-Dans ce premier module, vous avez découvert plusieurs logiciels que vous utiliserez dans les cours de sciences des données. Ce tutoriel a pour objectif de vous permettre d’apprendre les bases du langage R afin de réaliser des tableaux et des graphiques dans un carnet de notes au format Quarto.
+Dans ce premier module, vous avez découvert plusieurs logiciels que vous utiliserez dans les cours de sciences des données. Ce tutoriel a pour objectif de vous permettre d’apprendre les bases du langage R afin de réaliser des tableaux et des graphiques dans vos futurs carnets de notes au format Quarto.
 
 <!-- Vous avez réalisé un premier projet qui comprenait, entre autres, des instructions R. Vous avez en fait utilisé le langage R afin de réaliser des tableaux et des graphiques dans un carnet de notes au format Quarto. -->
 
diff --git a/inst/tutorials/A02La_univariate/A02La_univariate.Rmd b/inst/tutorials/A02La_univariate/A02La_univariate.Rmd
@@ -1,7 +1,7 @@
 ---
 title: "Graphiques univariés"
 author: "Guyliann Engels & Philippe Grosjean"
-description: "**SDD I Module 2** Histogramme, graphiques de densité en en violon."
+description: "**SDD I Module 2** Histogramme, graphiques de densité ou en violon."
 tutorial:
   id: "A02La_univariate"
   version: 2.1.0/8
diff --git a/inst/tutorials/A06La_proba/A06La_proba.Rmd b/inst/tutorials/A06La_proba/A06La_proba.Rmd
@@ -37,7 +37,7 @@ Le calcul des probabilités et le B-A-BA des statistiques. Il n'est pas toujours
 
 -   Calculer des probabilités sur base d'un tableau de contingence
 
-Avant d'aborder ce tutoriel, assurez-vous d'avoir bien compris le contenu de la [section 7.1](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/probabilit%25C3%25A9s.html) du cours. En effet, ce learnr sert d'auto-évaluation sur cette matière et ne sera utile que dans un contexte où vous la maîtrisez déjà, à des fins de vérification de vos acquis.
+Avant d'aborder ce tutoriel, assurez-vous d'avoir bien compris le contenu de la [section 6.1](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/probabilit%25C3%25A9s.html) du cours. En effet, ce learnr sert d'auto-évaluation sur cette matière et ne sera utile que dans un contexte où vous la maîtrisez déjà, à des fins de vérification de vos acquis.
 
 ## Lire des probabilités
 
diff --git a/inst/tutorials/A06Lb_distri/A06Lb_distri.Rmd b/inst/tutorials/A06Lb_distri/A06Lb_distri.Rmd
@@ -38,7 +38,7 @@ Ce tutoriel est une auto-évaluation de vos connaissances pour :
 
 -   Vous assurer d'avoir bien compris la distribution de Poisson
 
-Vous devez avoir étudié le contenu du [module 7](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/proba.html) du cours SDD I, et en particulier les sections relatives à la [distribution binomiale](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/distribution-binomiale.html) et à la [distribution de Poisson](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2022/distribution-de-poisson.html). Enfin, cette matière nécessite que vous soyez à l'aise avec le calcul des probabilités, et que vous l'ayez vérifié via le tutoriel précédent `BioDataScience1::run("A07La_proba")`.
+Vous devez avoir étudié le contenu du [module 6](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/proba.html) du cours SDD I, et en particulier les sections relatives à la [distribution binomiale](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/distribution-binomiale.html) et à la [distribution de Poisson](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/distribution-de-poisson.html). Enfin, cette matière nécessite que vous soyez à l'aise avec le calcul des probabilités, et que vous l'ayez vérifié via le tutoriel précédent `BioDataScience1::run("A06La_proba")`.
 
 ## Distribution binomiale
 
diff --git a/inst/tutorials/A07La_distri2/A07La_distri2.Rmd b/inst/tutorials/A07La_distri2/A07La_distri2.Rmd
@@ -36,7 +36,7 @@ La loi de distribution normale est centrale en statistiques. Ce tutoriel vous pe
 
 -   Réaliser et interpréter un graphique quantile-quantile
 
-Vous devez avoir étudié le contenu du [module 7](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/proba.html) du cours SDD I, et en particulier les sections relatives à la [distribution Normale](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/distribution-normale.html) et au [graphique quantile-quantile](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/graphique-quantile-quantile.html). Assurez-vous également au préalable d'être à l'aise avec le calcul des probabilités (que vous vérifiez avec le learnr `BioDataScience1::run("A07La_proba")`).
+Vous devez avoir étudié le contenu du [module 7](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/proba.html) du cours SDD I, et en particulier les sections relatives à la [distribution Normale](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/distribution-normale.html) et au [graphique quantile-quantile](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/graphique-quantile-quantile.html). Assurez-vous également au préalable d'être à l'aise avec le calcul des probabilités (que vous vérifiez avec le learnr `BioDataScience1::run("A06La_proba")`).
 
 ## Distribution normale
 
diff --git a/inst/tutorials/A07Lb_chi2/A07Lb_chi2.Rmd b/inst/tutorials/A07Lb_chi2/A07Lb_chi2.Rmd
@@ -35,7 +35,7 @@ La loi de distribution du $\chi^2$ représente de manière théorique la probabi
 
 -   Appréhender le test d'hypothèse du $\chi^2$ univarié
 
-Vous devez avoir assimilé la matière du [module 8](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/chi2.html) du cours, en particulier la [section 8.2](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/test-dhypoth%25C3%25A8se.html), et vous devez avoir compris les différentes notions vue au [module 7](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/proba.html) relatives au calcul de probabilités et aux lois de distribution statistiques. Ce learnr vous sert à auto-évaluer vos acquis relatifs à la distribution $\chi^2$ et au test $\chi^2$ univarié.
+Vous devez avoir assimilé la matière du [module 7](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/chi2.html) du cours, en particulier la [section 8.2](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/test-dhypoth%25C3%25A8se.html), et vous devez avoir compris les différentes notions vue au [module 7](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/proba.html) relatives au calcul de probabilités et aux lois de distribution statistiques. Ce learnr vous sert à auto-évaluer vos acquis relatifs à la distribution $\chi^2$ et au test $\chi^2$ univarié.
 
 ## Distribution du $\chi^2$
 
diff --git a/inst/tutorials/A07Lc_chi2b/A07Lc_chi2b.Rmd b/inst/tutorials/A07Lc_chi2b/A07Lc_chi2b.Rmd
@@ -35,7 +35,7 @@ La loi de distribution du $\chi^2$ peut être utilisée pour étudier si des dé
 
 -   Interpréter correctement un tel test
 
-Vous devez avoir assimilé la matière du [module 8](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/chi2.html) du cours, en particulier la [section 8.2](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/test-dhypoth%25C3%25A8se.html). Vous devez avoir réalisé le tutoriel `BioDataScience1::run("A08La_chi2")` préalablement. Ce learnr vous sert à auto-évaluer vos acquis relatifs au test $\chi^2$ d'indépendance.
+Vous devez avoir assimilé la matière du [module 7](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/chi2.html) du cours, en particulier la [section 7.2](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/test-dhypoth%25C3%25A8se.html). Vous devez avoir réalisé le tutoriel `BioDataScience1::run("A07Lb_chi2")` préalablement. Ce learnr vous sert à auto-évaluer vos acquis relatifs au test $\chi^2$ d'indépendance.
 
 ## Fumeurs
 
diff --git a/inst/tutorials/A08La_ttest/A08La_ttest.Rmd b/inst/tutorials/A08La_ttest/A08La_ttest.Rmd
@@ -37,7 +37,7 @@ La moyenne est un descripteur statistique très employé pour résumer l'informa
 
 -   Comprendre le test *t* de Student et être capable de l'utiliser pour résoudre des questions pratiques en biologie
 
-Vous devez maîtriser le calcul de probabilités ([module 7](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/proba.html)) et avoir compris la logique d'un test d'hypothèse telle que nous l'avons développée dans le [module 8](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/chi2.html) relatif au test du Chi^2^. Enfin, vous devez avoir vu la première partie du [module 9](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/moyenne.html) avant d'aborder ces exercices d'auto-évaluation de vos acquis.
+Vous devez maîtriser le calcul de probabilités ([module 6](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/proba.html)) et avoir compris la logique d'un test d'hypothèse telle que nous l'avons développée dans le [module 6](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/correlation.html) relatif au test de corrélation. Enfin, vous devez avoir vu la première partie du [module 8](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/moyenne.html) avant d'aborder ces exercices d'auto-évaluation de vos acquis.
 
 ## Moyenne
 
diff --git a/inst/tutorials/A08Lb_ttest_wmw/A08Lb_ttest_wmw.Rmd b/inst/tutorials/A08Lb_ttest_wmw/A08Lb_ttest_wmw.Rmd
@@ -35,7 +35,7 @@ Le test *t* de Student, ou plutôt les tests de Student puisqu'il en existe plus
 
 -   Faire de même pour le test de Wilcoxon/Mann-Whitney, et pouvoir déterminer quand l'utiliser à la place du test *t* de Student
 
-N'entamer ce tutoriel qu'après avoir compris ce qu'est un test *t* de Student et vous être auto-évalué via le learnr **A09La_ttest** intitulé "Moyenne et test t de Student". Vous devez également avoir étudié les différentes variantes du test *t* de Student et leurs homologues non paramétriques de Wilcoxon *alias* Mann-Whitney dans le [module 9](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/moyenne.html) du cours.
+N'entamer ce tutoriel qu'après avoir compris ce qu'est un test *t* de Student et vous être auto-évalué via le learnr **A08La_ttest** intitulé "Moyenne et test t de Student". Vous devez également avoir étudié les différentes variantes du test *t* de Student et leurs homologues non paramétriques de Wilcoxon *alias* Mann-Whitney dans le [module 8](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/moyenne.html) du cours.
 
 ## Efficacité du mCPP sur la perte de poids
 
diff --git a/inst/tutorials/A09La_anova/A09La_anova.Rmd b/inst/tutorials/A09La_anova/A09La_anova.Rmd
@@ -31,7 +31,7 @@ BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 
 Vous avez découvert il y a peu la moyenne et plusieurs tests d'hypothèses associés (différentes variantes du test *t* de Student). Le test *t* de Student indépendant vous permet de comparer les moyennes de deux populations.
 
-Le [module 10](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/variance.html) du cours vous explique pourquoi c'est une mauvaise idée de l'appliquer pour comparer plus de deux moyennes simultanément via des comparaisons deux à deux multiples sans précautions particulières.
+Le [module 9](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/variance.html) du cours vous explique pourquoi c'est une mauvaise idée de l'appliquer pour comparer plus de deux moyennes simultanément via des comparaisons deux à deux multiples sans précautions particulières.
 
 ![](images/red-traffic-lights.png){width="10%"}
 
@@ -129,7 +129,7 @@ tooth_vc <- sfilter(toothgrowth, supp == "VC")
 
 ### Description des données
 
-Rappelez-vous que la description des données est une étape indispensable avant l'analyse (voir modules [2](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/visu1.html), [3](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/visu2.html) et [4](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/visu3.html) de SDD I).
+Rappelez-vous que la description des données est une étape indispensable avant l'analyse (voir modules [1](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/visu1.html), [2](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/visu2.html) et [3](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/visu3.html) de SDD I).
 
 ### Description numérique
 
diff --git a/inst/tutorials/A09Lb_kruskal/A09Lb_kruskal.Rmd b/inst/tutorials/A09Lb_kruskal/A09Lb_kruskal.Rmd
@@ -46,7 +46,7 @@ Dans ce tutoriel, vous allez pouvoir auto-évaluer votre capacité à :
 -   Déterminer quand utiliser un test de Kruskal-Wallis à la place de l'ANOVA à un facteur
 -   Utiliser ce test non paramétrique pour résoudre des questions pratiques en biologie
 
-N'entamer ce tutoriel qu'après avoir compris ce qu'est une ANOVA à un facteur présentée dans le [module 10](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/variance.html) du cours et vous être auto-évalué via le learnr **A10La_anova** intitulé "ANOVA à un facteur et tests post-hocs".
+N'entamer ce tutoriel qu'après avoir compris ce qu'est une ANOVA à un facteur présentée dans le [module 9](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/variance.html) du cours et vous être auto-évalué via le learnr **A09La_anova** intitulé "ANOVA à un facteur et tests post-hocs".
 
 ## Situation
 
diff --git a/inst/tutorials/A10La_anova2/A10La_anova2.Rmd b/inst/tutorials/A10La_anova2/A10La_anova2.Rmd
@@ -50,7 +50,7 @@ BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 
 ## Objectifs
 
-Lors de la réalisation du tutoriel précédent portant sur l'ANOVA à un facteur, vous avez étudié une variable réponse quantitative pour différents niveaux d'une variable explicative qualitative (de classe **factor** dans R). Dans le [module 11](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/variance2.html) du cours, vous avez vu qu'il était également possible de considérer deux variables explicatives facteurs avec une **ANOVA à deux facteurs**.
+Lors de la réalisation du tutoriel précédent portant sur l'ANOVA à un facteur, vous avez étudié une variable réponse quantitative pour différents niveaux d'une variable explicative qualitative (de classe **factor** dans R). Dans le [module 10](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/variance2.html) du cours, vous avez vu qu'il était également possible de considérer deux variables explicatives facteurs avec une **ANOVA à deux facteurs**.
 
 Ce tutoriel vous permet d'autoévaluer votre aptitude à :
 
@@ -60,7 +60,7 @@ Ce tutoriel vous permet d'autoévaluer votre aptitude à :
 
 -   interpréter correctement les résultats obtenus
 
-Assurez-vous d'avoir compris les sections [11.1](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/anova-%25C3%25A0-deux-facteurs.html), [11.2](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/mod%25C3%25A8le-sans-interactions.html) et [11.3](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/mod%25C3%25A8le-crois%25C3%25A9-complet.html) du cours. Vous devez également maîtriser les différentes notions vues dans le [module 10](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/variance.html) relatives à l'ANOVA à un facteur.
+Assurez-vous d'avoir compris les sections [10.1](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/anova-%25C3%25A0-deux-facteurs.html), [10.2](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/mod%25C3%25A8le-sans-interactions.html) et [10.3](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/mod%25C3%25A8le-crois%25C3%25A9-complet.html) du cours. Vous devez également maîtriser les différentes notions vues dans le [module 9](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/variance.html) relatives à l'ANOVA à un facteur.
 
 ## Rendement laitier
 
diff --git a/inst/tutorials/A10Lb_anova2mixte/A10Lb_anova2mixte.Rmd b/inst/tutorials/A10Lb_anova2mixte/A10Lb_anova2mixte.Rmd
@@ -48,7 +48,7 @@ BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 
 ## Objectifs
 
-Il est courant en biologie de réaliser des mesures répétées sur des individus, successivement dans le temps par exemple. Nous avons déjà rencontré une situation similaire lors de la réalisation d'une expérience qui menait à comparer des mesures réalisées sur les mêmes individus, le test *t* de Student apparié. Par exemple, lors d'une expérience qui étudie la perte de poids entre deux mesures aux temps *t~1~* et *t~2~* de patients. N'hésitez pas à revoir ce test étudié au [module 9](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/variantes-du-test-t-de-student.html). Le modèle à mesures répétées va nous permettre d'étudier des mesures répétées sur des individus plus de deux fois.
+Il est courant en biologie de réaliser des mesures répétées sur des individus, successivement dans le temps par exemple. Nous avons déjà rencontré une situation similaire lors de la réalisation d'une expérience qui menait à comparer des mesures réalisées sur les mêmes individus, le test *t* de Student apparié. Par exemple, lors d'une expérience qui étudie la perte de poids entre deux mesures aux temps *t~1~* et *t~2~* de patients. N'hésitez pas à revoir ce test étudié au [module 8](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/variantes-du-test-t-de-student.html). Le modèle à mesures répétées va nous permettre d'étudier des mesures répétées sur des individus plus de deux fois.
 
 Dans ce tutoriel, vous allez pouvoir autoévaluer votre capacité à :
 
diff --git a/inst/tutorials/A10Lc_syntaxr/A10Lc_syntaxr.Rmd b/inst/tutorials/A10Lc_syntaxr/A10Lc_syntaxr.Rmd
@@ -35,7 +35,7 @@ Il existe différentes syntaxes dans R dont les trois principales sont la syntax
 
 -   Comparer des instructions équivalentes écrites en syntaxes différentes
 
-Vous devez avoir assimilé la matière du [module 11](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/variance2.html) du cours, et en particulier la [section 11.6](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2023/syntaxe-de-r.html). Avec ce tutoriel, vous allez pouvoir autoévaluer vos acquis relatifs à la diversité syntaxique de R.
+Vous devez avoir assimilé la matière du [module 10](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/variance2.html) du cours, et en particulier la [section 10.6](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2024/syntaxe-de-r.html). Avec ce tutoriel, vous allez pouvoir autoévaluer vos acquis relatifs à la diversité syntaxique de R.
 
 ## Syntaxe de R
 
