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GuyliannEngels · GuyliannEngels · commit dd7728c22b45 · 2022-09-29T15:06:45.000+02:00
diff --git a/inst/tutorials/A03La_univariate/A03La_univariate.Rmd b/inst/tutorials/A03La_univariate/A03La_univariate.Rmd
@@ -34,6 +34,8 @@ BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
+
 ## Objectifs
 
 -   Vérifier l'acquisition des notions relatives aux histogrammes
diff --git a/inst/tutorials/A04La_barplot/A04La_barplot.Rmd b/inst/tutorials/A04La_barplot/A04La_barplot.Rmd
@@ -39,6 +39,8 @@ BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
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 ## Objectifs
 
 -   Vérifier l'acquisition des notions relatives à la réalisation de graphiques en barres.
diff --git a/inst/tutorials/A04Lb_boxplot/A04Lb_boxplot.Rmd b/inst/tutorials/A04Lb_boxplot/A04Lb_boxplot.Rmd
@@ -33,6 +33,8 @@ BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
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 ## Objectifs
 
 -   Vérifier l'acquisition des notions relatives à la réalisation des boites de dispersions
diff --git a/inst/tutorials/A04Lc_comp_fig/A04Lc_comp_fig.Rmd b/inst/tutorials/A04Lc_comp_fig/A04Lc_comp_fig.Rmd
@@ -39,6 +39,8 @@ BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 
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 ## Objectifs
 
 -   Vérifier l'acquisition des notions relatives à la réalisation de figures composées
diff --git a/inst/tutorials/A05La_wrangling/A05La_wrangling.Rmd b/inst/tutorials/A05La_wrangling/A05La_wrangling.Rmd
@@ -32,6 +32,8 @@ BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
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 ## Objectifs
 
 -   Vérifier l'acquisition des notions relatives aux remaniement des données avec les fonctions `select()`/`fselect()`, `filter()`/`fsubset()`, `mutate()`/`fmutate()`, `group_by()`/`fgroup_by()`, `summarise()`/`fsummarise()`
diff --git a/inst/tutorials/A06La_recombination/A06La_recombination.Rmd b/inst/tutorials/A06La_recombination/A06La_recombination.Rmd
@@ -25,6 +25,8 @@ BioDataScience1::learnr_banner()
 BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 ```
 
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 ## Objectifs
 
 -   Recombiner des tableaux larges en longs
diff --git a/inst/tutorials/A06Lb_multi_table/A06Lb_multi_table.Rmd b/inst/tutorials/A06Lb_multi_table/A06Lb_multi_table.Rmd
@@ -25,6 +25,8 @@ BioDataScience1::learnr_banner()
 BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 ```
 
+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
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 ## Objectifs
 
 -   Fusionner des tableaux selon des conditions
diff --git a/inst/tutorials/A07La_proba/A07La_proba.Rmd b/inst/tutorials/A07La_proba/A07La_proba.Rmd
@@ -29,6 +29,8 @@ BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 
 <!-- TODO: il manque des exercices qui comparent population de taille infinie ou non et qui mettent en lumière les différences au niveau du calcul des probabilités (conditionnelles) -->
 
+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
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 ## Objectifs
 
 Le calcul des probabilités et le B-A-BA des statistiques. Il n'est pas toujours très intuitif, aussi, vous devez vous exercez et bien en comprendre les subtilités. Ce tutoriel vous permet de :
diff --git a/inst/tutorials/A07Lb_distri/A07Lb_distri.Rmd b/inst/tutorials/A07Lb_distri/A07Lb_distri.Rmd
@@ -27,6 +27,8 @@ BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 
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 ## Objectifs
 
 Les lois de distribution généralisent le calcul des probabilités dans des situations bien définies. Elles permettent de calculer la probabilité que des évènements se produisent d'un point de vue théorique. La distribution binomiale et celle de Poisson concernent des variables quantitatives à deux modalités, c'est-à-dire que seulement deux évènements disjoints peuvent se produire.
diff --git a/inst/tutorials/A07Lc_distri2/A07Lc_distri2.Rmd b/inst/tutorials/A07Lc_distri2/A07Lc_distri2.Rmd
@@ -27,6 +27,8 @@ BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 
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 ## Objectifs
 
 La loi de distribution Normale est centrale en statistiques. Ce tutoriel vous permet d'auto-évaluer vos acquis à son sujet. Vous allez :
diff --git a/inst/tutorials/A08La_chi2/A08La_chi2.Rmd b/inst/tutorials/A08La_chi2/A08La_chi2.Rmd
@@ -27,6 +27,8 @@ BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
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 ## Objectifs
 
 La loi de distribution du $\chi^2$ représente de manière théorique la probabilité de distribution de fréquences entre les niveaux d'une ou plusieurs variables qualitatives. Un test d'hypothèse $\chi^2$ en est dérivé pour comparer un échantillon à des valeurs théoriques sous H~0~. Vos objectifs sont ici :
diff --git a/inst/tutorials/A08Lb_chi2b/A08Lb_chi2b.Rmd b/inst/tutorials/A08Lb_chi2b/A08Lb_chi2b.Rmd
@@ -27,6 +27,8 @@ BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
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 ## Objectifs
 
 La loi de distribution du $\chi^2$ peut être utilisée pour étudier si des dépendances existent ou non entre les niveaux de deux variables qualitatives. C'est le test $\chi^2$ d'indépendance. Vos objectifs sont :
diff --git a/inst/tutorials/A09La_ttest/A09La_ttest.Rmd b/inst/tutorials/A09La_ttest/A09La_ttest.Rmd
@@ -27,6 +27,8 @@ BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
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 ## Objectifs
 
 La moyenne est un descripteur statistique très employé pour résumer l'information. Il est très courant de comparer une moyenne à une valeur de référence ou deux moyennes entre elles. Dans votre future carrière scientifique, il sera indispensable de bien maîtriser les subtilités dans l'utilisation de la moyenne. Ce tutoriel vise à :
diff --git a/inst/tutorials/A09Lb_ttest_wmw/A09Lb_ttest_wmw.Rmd b/inst/tutorials/A09Lb_ttest_wmw/A09Lb_ttest_wmw.Rmd
@@ -27,6 +27,8 @@ BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
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 ## Objectifs
 
 Le test *t* de Student, ou plutôt les tests de Student puisqu'il en existe plusieurs variantes, utilisent la distribution *t* de Student comme distribution de référence pour comparer une moyenne par rapport à une valeur cible ou pour comparer deux moyennes entre elles. Dans ce tutoriel, vous allez pouvoir auto-évaluer votre capacité à :
diff --git a/inst/tutorials/A10La_anova/A10La_anova.Rmd b/inst/tutorials/A10La_anova/A10La_anova.Rmd
@@ -27,6 +27,8 @@ BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 
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 ## Objectifs
 
 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.
diff --git a/inst/tutorials/A10Lb_kruskal/A10Lb_kruskal.Rmd b/inst/tutorials/A10Lb_kruskal/A10Lb_kruskal.Rmd
@@ -30,6 +30,8 @@ BioDataScience3::learnr_server(input, output, session)
 
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 ## Objectifs
 
 -   ...
diff --git a/inst/tutorials/A11La_anova2/A11La_anova2.Rmd b/inst/tutorials/A11La_anova2/A11La_anova2.Rmd
@@ -46,6 +46,10 @@ BioDataScience1::learnr_banner()
 BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 ```
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
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 ## 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 qualitative (de type `factor` dans R). Dans le [module 11](https://wp.sciviews.org/sdd-umons/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons-2021/variance2.html) du cours, vous avez vu qu'il était également possible de considérer deux variables facteurs avec une **ANOVA à deux facteurs**.
diff --git a/inst/tutorials/A11Lb_anova2mixte/A11Lb_anova2mixte.Rmd b/inst/tutorials/A11Lb_anova2mixte/A11Lb_anova2mixte.Rmd
@@ -30,6 +30,8 @@ BioDataScience3::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
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 ## Objectifs
 
 -   ...
diff --git a/inst/tutorials/A12La_correlation/A12La_correlation.Rmd b/inst/tutorials/A12La_correlation/A12La_correlation.Rmd
@@ -25,6 +25,8 @@ BioDataScience1::learnr_server(input, output, session)
 
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+**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
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 ## Objectifs
 
 L'association entre deux variables peut être quantifiée grâce à différents descripteurs ou indices comme la covariance, l'indice de de corrélation de Pearson ou encore l'indice de de corrélation de Spearman.
