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Commit 56c3f1d

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inst/tutorials/A12La_correlation/A12La_correlation.Rmd

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@@ -82,7 +82,7 @@ Réalisez une matrice de corrélation afin de mettre en avant la corrélation li
8282

8383
💬 **Un snippet est disponible pour réaliser cet exercice `.escor: correlation matrix`.**
8484

85-
```{r is_corr_h2, exercise=TRUE, exercise.lines=1, exercise.setup="iris_prepa"}
85+
```{r is_corr_h2, exercise=TRUE, exercise.lines=2, exercise.setup="iris_prepa"}
8686
iris_corr <- correlation(___[, ___:___], use = "complete.obs", method = "___")
8787
summary(iris_corr)
8888
```
@@ -145,7 +145,7 @@ question("Quelles sont les variables les plus fortement corrélées ?(sélection
145145

146146
Suite à votre matrice de corrélation linéaire avec l'indice de corrélation de Pearson, vous avez pu observer que la longueur des pétales et la largeur des pétales ont un indice de corrélation supérieur à 0.9. Cependant, avoir une valeur élevé ne permet pas d'affirmer qu'il y une corrélation significative entre ces deux variables.
147147

148-
Utilisez un test de corrélation afin de répondre à la question suivante : **est ce que la largeur des pétales (petal_width) et la longueur des pétales (petal_length) sont significativement corrélées au seuil alpha de 5% ? **
148+
Utilisez un test de corrélation de Pearson afin de répondre à la question suivante : **est ce que la largeur des pétales (petal_width) et la longueur des pétales (petal_length) sont significativement corrélées au seuil alpha de 5% ? **
149149

150150
```{r cortest_h2, exercise=TRUE, exercise.lines=3, exercise.setup="iris_prepa"}
151151
cor.test(data = ___, ~ ___ + ___,

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