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diff --git a/fr-fr/r-fr.html.markdown b/fr-fr/r-fr.html.markdown
new file mode 100644
index 00000000..3f225a0f
--- /dev/null
+++ b/fr-fr/r-fr.html.markdown
@@ -0,0 +1,746 @@
+---
+language: R
+contributors:
+    - ["e99n09", "http://github.com/e99n09"]
+    - ["isomorphismes", "http://twitter.com/isomorphisms"]
+translators:
+    - ["Anne-Catherine Dehier", "https://github.com/spellart"]
+filename: learnr-fr.r
+---
+
+R est un langage de programmation statistique. Il dispose de nombreuses
+bibliothèques pour le téléchargement et le nettoyage d'ensembles de données,
+l'exécution de procédures statistiques, et la réalisation de graphiques.
+On peut également exécuter des commmandes `R` au sein d'un document LaTeX.
+
+
+```r
+
+# Les commentaires commencent avec des symboles numériques.
+
+# Il n'est pas possible de faire des commentaires multilignes,
+# mais on peut placer plusieurs commentaires les uns en dessous
+# des autres comme ceci.
+
+# Sur Mac, taper COMMAND-ENTER pour exécuter une ligne
+# et sur Windows taper CTRL-ENTER
+
+
+
+########################################################################
+# Les choses que vous pouvez faire sans rien comprendre
+# à la programmation
+########################################################################
+
+# Dans cette section, nous vous montrons quelques trucs cools que vous
+# pouvez faire avec R sans rien comprendre à la programmation.
+# Ne vous inquiétez pas si vous ne comprenez pas tout ce que le code fait.
+# Profitez simplement !
+
+data()          # parcours les ensembles de données préchargées
+data(rivers)	# récupère ceci : "Lengths of Major North American Rivers"
+ls()            # notez que "rivers" apparaît maintenant dans votre espace de travail
+head(rivers)	# donne un aperçu des données
+# 735 320 325 392 524 450
+
+length(rivers)	# Combien de rivers ont été mesurées ?
+# 141
+summary(rivers) # Quelles sont les principales données statistiques ?
+#   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
+#  135.0   310.0   425.0   591.2   680.0  3710.0
+
+# Fait un diagramme à tiges et à feuilles (visualisation de données de
+# types histogramme)
+stem(rivers)
+
+
+#  Le point décimal est de 2 chiffres à droite du |
+#
+#   0 | 4
+#   2 | 011223334555566667778888899900001111223333344455555666688888999
+#   4 | 111222333445566779001233344567
+#   6 | 000112233578012234468
+#   8 | 045790018
+#  10 | 04507
+#  12 | 1471
+#  14 | 56
+#  16 | 7
+#  18 | 9
+#  20 |
+#  22 | 25
+#  24 | 3
+#  26 |
+#  28 |
+#  30 |
+#  32 |
+#  34 |
+#  36 | 1
+
+stem(log(rivers)) # Notez que les données ne sont ni normales
+# ni lognormales !
+# Prenez-ça, la courbe en cloche
+
+#  Le point décimal est à 1 chiffre à gauche du |
+#
+#  48 | 1
+#  50 |
+#  52 | 15578
+#  54 | 44571222466689
+#  56 | 023334677000124455789
+#  58 | 00122366666999933445777
+#  60 | 122445567800133459
+#  62 | 112666799035
+#  64 | 00011334581257889
+#  66 | 003683579
+#  68 | 0019156
+#  70 | 079357
+#  72 | 89
+#  74 | 84
+#  76 | 56
+#  78 | 4
+#  80 |
+#  82 | 2
+
+# Fait un histogramme :
+hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) # amusez-vous avec ces paramètres
+hist(log(rivers), col="#333333", border="white", breaks=25) # vous ferez plus de tracés plus tard
+
+# Ici d'autres données qui viennent préchargées. R en a des tonnes.
+data(discoveries)
+plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, xlab="Year",
+     main="Number of important discoveries per year")
+plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, type = "h", xlab="Year",
+     main="Number of important discoveries per year")
+
+# Plutôt que de laisser l'ordre par défaut (par année)
+# Nous pourrions aussi trier pour voir ce qu'il y a de typique
+sort(discoveries)
+#  [1]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  2  2  2  2
+# [26]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  3  3  3
+# [51]  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  4  4  4  4  4  4  4  4
+# [76]  4  4  4  4  5  5  5  5  5  5  5  6  6  6  6  6  6  7  7  7  7  8  9 10 12
+
+stem(discoveries, scale=2)
+#
+#  Le point décimale est à la |
+#
+#   0 | 000000000
+#   1 | 000000000000
+#   2 | 00000000000000000000000000
+#   3 | 00000000000000000000
+#   4 | 000000000000
+#   5 | 0000000
+#   6 | 000000
+#   7 | 0000
+#   8 | 0
+#   9 | 0
+#  10 | 0
+#  11 |
+#  12 | 0
+
+max(discoveries)
+# 12
+summary(discoveries)
+#   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
+#    0.0     2.0     3.0     3.1     4.0    12.0
+
+# Lance un dé plusieurs fois
+round(runif(7, min=.5, max=6.5))
+# 1 4 6 1 4 6 4
+# Vos numéros diffèreront des miens à moins que nous mettions
+# le même random.seed(31337)
+
+# Dessine à partir d'une normale Gaussienne 9 fois
+rnorm(9)
+# [1]  0.07528471  1.03499859  1.34809556 -0.82356087  0.61638975 -1.88757271
+# [7] -0.59975593  0.57629164  1.08455362
+
+
+
+##############################################################
+# les types de données et l'arithmétique de base
+##############################################################
+
+# Maintenant pour la partie orientée programmation du tutoriel.
+# Dans cette section vous rencontrerez les types de données importants de R :
+# les entiers, les numériques, les caractères, les logiques, et les facteurs.
+
+# LES ENTIERS
+# Les entiers de type long sont écrits avec L
+5L # 5
+class(5L) # "integer"
+# (Essayez ?class pour plus d'informations sur la fonction class().)
+# Avec R, chaque valeur seule, comme 5L, est considérée comme
+# un vecteur de longueur 1
+length(5L) # 1
+# On peut avoir un vecteur d'entiers avec une longueur > 1 :
+c(4L, 5L, 8L, 3L) # 4 5 8 3
+length(c(4L, 5L, 8L, 3L)) # 4
+class(c(4L, 5L, 8L, 3L)) # "integer"
+
+# LES NUMÉRIQUES
+# Un "numeric" est un nombre à virgule flottante d'une précision double
+5 # 5
+class(5) # "numeric"
+# Encore une fois, tout dans R est un vecteur ;
+# Vous pouvez faire un vecteur numérique avec plus d'un élément
+c(3,3,3,2,2,1) # 3 3 3 2 2 1
+# Vous pouvez aussi utiliser la notation scientifique
+5e4 # 50000
+6.02e23 # nombre d'Avogadro
+1.6e-35 # longueur de Planck
+# Vous pouvez également avoir des nombres infiniments grands ou petits
+class(Inf)	# "numeric"
+class(-Inf)	# "numeric"
+# Vous pouvez utiliser "Inf", par exemple, dans integrate(dnorm, 3, Inf);
+# Ça permet d'éviter de réaliser une table de la loi normale.
+
+# ARITHMÉTIQUES DE BASE
+# Vous pouvez faire de l'arithmétique avec des nombres
+# Faire des opérations arithmétiques en mixant des entiers
+# et des numériques
+# donne un autre numérique
+10L + 66L # 76      # un entier plus un entier donne un entier
+53.2 - 4  # 49.2    # un numérique moins un numérique donne un numérique
+2.0 * 2L  # 4       # un numérique multiplié par un entier donne un numérique
+3L / 4    # 0.75    # un entier sur un numérique donne un numérique
+3 %% 2    # 1       # le reste de deux numériques est un autre numérique
+# Les opérations arithmétiques illégales donnent un "Not A Number" :
+0 / 0 # NaN
+class(NaN) # "numeric"
+# Vous pouvez faire des opérations arithmétiques avec deux vecteurs d'une
+# longueur plus grande que 1, à condition que la longueur du plus grand
+# vecteur soit un multiple entier du plus petit
+c(1,2,3) + c(1,2,3) # 2 4 6
+
+# LES CARACTÈRES
+# Il n'y a pas de différences entre les chaînes de caractères et
+# les caractères en R
+"Horatio" # "Horatio"
+class("Horatio") # "character"
+class('H') # "character"
+# Ceux-ci sont tous les deux des vecteurs de longueur 1
+# Ici un plus long :
+c('alef', 'bet', 'gimmel', 'dalet', 'he')
+# =>
+# "alef"   "bet"    "gimmel" "dalet"  "he"
+length(c("Call","me","Ishmael")) # 3
+# Vous pouvez utiliser des expressions rationnelles sur les vecteurs de caractères :
+substr("Fortuna multis dat nimis, nulli satis.", 9, 15) # "multis "
+gsub('u', 'ø', "Fortuna multis dat nimis, nulli satis.") # "Fortøna møltis dat nimis, nølli satis."
+# R possède plusieurs vecteurs de caractères préconstruits :
+letters
+# =>
+#  [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s"
+# [20] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"
+month.abb # "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec"
+
+# LES TYPES BOOLÉENS
+# En R, un "logical" est un booléen
+class(TRUE)	# "logical"
+class(FALSE)	# "logical"
+# Leur comportement est normal
+TRUE == TRUE	# TRUE
+TRUE == FALSE	# FALSE
+FALSE != FALSE	# FALSE
+FALSE != TRUE	# TRUE
+# Les données manquantes (NA) sont logiques également
+class(NA)	# "logical"
+# On utilise | et & pour les operations logiques.
+# OR
+TRUE | FALSE	# TRUE
+# AND
+TRUE & FALSE	# FALSE
+# Vous pouvez tester si x est TRUE
+isTRUE(TRUE)	# TRUE
+# Ici nous avons un vecteur de type logique avec plusieurs éléments :
+c('Z', 'o', 'r', 'r', 'o') == "Zorro" # FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
+c('Z', 'o', 'r', 'r', 'o') == "Z" # TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
+
+# LES FACTEURS
+# Les facteurs sont généralement utilisés pour y stocker des
+# variables qualitatives (catégorielles).
+# Les facteurs peuvent être ordonnés (comme le niveau scolaire
+# des enfants) ou non ordonnés (comme le sexe)
+factor(c("female", "female", "male", NA, "female"))
+#  female female male   <NA>   female
+# Les niveaux : female male
+# Les facteurs possèdent un attribut appelé niveau ("level").
+# Les niveaux sont des vecteurs contenant toutes les valeurs
+# que peuvent prendre les données catégorielles.
+# Notez que les données manquantes n'entrent pas dans le niveau
+levels(factor(c("male", "male", "female", NA, "female"))) # "female" "male"
+# Si le vecteur de facteurs a une longueur 1, ses niveaux seront
+# de longueur 1 également
+length(factor("male")) # 1
+length(levels(factor("male"))) # 1
+# On rencontre communément des facteurs dans des "data frame",
+# un type de données que nous couvrirons plus tard
+data(infert) # "Infertility after Spontaneous and Induced Abortion"
+levels(infert$education) # "0-5yrs"  "6-11yrs" "12+ yrs"
+
+# NULL
+# "NULL" est bizarre ; on l'utilise pour effacer un vecteur
+class(NULL)	# NULL
+parakeet = c("beak", "feathers", "wings", "eyes")
+parakeet
+# =>
+# [1] "beak"     "feathers" "wings"    "eyes"
+parakeet <- NULL
+parakeet
+# =>
+# NULL
+
+# LES CONVERSIONS DE TYPES
+# Les conversions de types servent à forcer une valeur à prendre
+# un type différent
+as.character(c(6, 8)) # "6" "8"
+as.logical(c(1,0,1,1)) # TRUE FALSE  TRUE  TRUE
+# Si vous mettez des éléments de différents types dans un vecteur,
+# des coercitions bizarres se produisent :
+c(TRUE, 4) # 1 4
+c("dog", TRUE, 4) # "dog"  "TRUE" "4"
+as.numeric("Bilbo")
+# =>
+# [1] NA
+# Message d'avertissement :
+# NAs est introduit par coercition
+
+# Notez également : ce n'étaient que des types de données basiques
+# Il y a beaucoup d'autres types de données, comme les dates,
+# les séries temporelles, etc ...
+
+
+
+#######################################
+# Variables, boucles , if/else
+#######################################
+
+# Une variable est comme une boîte dans laquelle on garde une valeur
+# pour l'utiliser plus tard.
+# Nous appellons ça "assigner" une valeur à une variable.
+# Avoir des variables nous permet d'écrire des boucles, des fonctions, et
+# des instructions conditionnelles (if/else)
+
+# LES VARIABLES
+# Beaucoup de façons d'assigner des choses :
+x = 5 # c'est correct
+y <- "1" # c'est préféré
+TRUE -> z # ça marche mais c'est bizarre
+
+# LES BOUCLES
+# Il y a les boucles for :
+for (i in 1:4) {
+  print(i)
+}
+# Il y a les boucles while :
+a <- 10
+while (a > 4) {
+    cat(a, "...", sep = "")
+    a <- a - 1
+}
+# Gardez à l'esprit que les boucles for et while s'exécutent lentement
+# en R.
+# Des opérations sur la totalité d'un vecteur (ex une ligne entière,
+# une colonne entière),
+# ou les fonctions de type apply() (nous en parlerons plus tard),
+# sont préférées.
+
+# IF/ELSE
+# Encore une fois assez standard
+if (4 > 3) {
+    print("4 is greater than 3")
+} else {
+    print("4 is not greater than 3")
+}
+# =>
+# [1] "4 is greater than 3"
+
+# LES FONCTIONS
+# se définissent comme ceci :
+jiggle <- function(x) {
+    x = x + rnorm(1, sd=.1)	# ajoute un peu de bruit (contrôlé)
+    return(x)
+}
+# Appelées comme n'importe quelles autres fonction R :
+jiggle(5)	# 5±ε. After set.seed(2716057), jiggle(5)==5.005043
+
+
+
+##########################################################################
+# Les structures de données : les vecteurs, les matrices,
+# les data frames et les tableaux
+##########################################################################
+
+# À UNE DIMENSION
+
+# Commençons par le tout début, et avec quelque chose que
+# vous connaissez déjà : les vecteurs.
+vec <- c(8, 9, 10, 11)
+vec	#  8  9 10 11
+# Nous demandons des éléments spécifiques en les mettant entre crochets
+# (Notez que R commence à compter à partir de 1)
+vec[1]		# 8
+letters[18]	# "r"
+LETTERS[13]	# "M"
+month.name[9]	# "September"
+c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9)[3]	# 7
+# Nous pouvons également rechercher des indices de composants spécifiques,
+which(vec %% 2 == 0)	# 1 3
+# Récupèrer seulement les premières ou dernières entrées du vecteur,
+head(vec, 1)	# 8
+tail(vec, 2)	# 10 11
+# ou vérifier si un certaine valeur est dans le vecteur
+any(vec == 10) # TRUE
+# Si un index "dépasse" vous obtiendrez NA :
+vec[6]	# NA
+# Vous pouvez trouver la longueur de votre vecteur avec length()
+length(vec)	# 4
+# Vous pouvez réaliser des opérations sur des vecteurs entiers ou des
+# sous-ensembles de vecteurs
+vec * 4	# 16 20 24 28
+vec[2:3] * 5	# 25 30
+any(vec[2:3] == 8) # FALSE
+# Et R a beaucoup de méthodes statistiques pré-construites pour les vecteurs :
+mean(vec)	# 9.5
+var(vec)	# 1.666667
+sd(vec)		# 1.290994
+max(vec)	# 11
+min(vec)	# 8
+sum(vec)	# 38
+# Quelques fonctions préconstruites sympas supplémentaires :
+5:15	# 5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15
+seq(from=0, to=31337, by=1337)
+# =>
+#  [1]     0  1337  2674  4011  5348  6685  8022  9359 10696 12033 13370 14707
+# [13] 16044 17381 18718 20055 21392 22729 24066 25403 26740 28077 29414 30751
+
+# À DEUX DIMENSIONS (TOUT DANS UNE CLASSE)
+
+# Vous pouvez créer une matrice à partir d'entrées du même type comme ceci :
+mat <- matrix(nrow = 3, ncol = 2, c(1,2,3,4,5,6))
+mat
+# =>
+#      [,1] [,2]
+# [1,]    1    4
+# [2,]    2    5
+# [3,]    3    6
+# Différemment du vecteur, la classe d'une matrice est "matrix",
+# peut importe ce qu'elle contient
+class(mat) # => "matrix"
+# Récupérer la première ligne
+mat[1,]	# 1 4
+# Réaliser une opération sur la première colonne
+3 * mat[,1]	# 3 6 9
+# Demander une cellule spécifique
+mat[3,2]	# 6
+
+# Transposer la matrice entière
+t(mat)
+# =>
+#      [,1] [,2] [,3]
+# [1,]    1    2    3
+# [2,]    4    5    6
+
+# La multiplication de matrices
+mat %*% t(mat)
+# =>
+#      [,1] [,2] [,3]
+# [1,]   17   22   27
+# [2,]   22   29   36
+# [3,]   27   36   45
+
+# cbind() colle des vecteurs ensemble en colonne pour faire une matrice
+mat2 <- cbind(1:4, c("dog", "cat", "bird", "dog"))
+mat2
+# =>
+#      [,1] [,2]
+# [1,] "1"  "dog"
+# [2,] "2"  "cat"
+# [3,] "3"  "bird"
+# [4,] "4"  "dog"
+class(mat2)	# matrix
+# Encore une fois regardez ce qui se passe !
+# Parce que les matrices peuvent contenir des entrées de toutes sortes de
+# classes, tout sera converti en classe caractère
+c(class(mat2[,1]), class(mat2[,2]))
+
+# rbind() colle des vecteurs ensemble par lignes pour faire une matrice
+mat3 <- rbind(c(1,2,4,5), c(6,7,0,4))
+mat3
+# =>
+#      [,1] [,2] [,3] [,4]
+# [1,]    1    2    4    5
+# [2,]    6    7    0    4
+# Ah, tout de la même classe. Pas de coercitions. Beaucoup mieux.
+
+# À DEUX DIMENSIONS (DE CLASSES DIFFÉRENTES)
+
+# Pour des colonnes de différents types, utiliser une data frame
+# Cette structure de données est si utile pour la programmation statistique,
+# qu'une version a été ajoutée à Python dans le paquet "pandas".
+
+students <- data.frame(c("Cedric","Fred","George","Cho","Draco","Ginny"),
+                       c(3,2,2,1,0,-1),
+                       c("H", "G", "G", "R", "S", "G"))
+names(students) <- c("name", "year", "house") # name the columns
+class(students)	# "data.frame"
+students
+# =>
+#     name year house
+# 1 Cedric    3     H
+# 2   Fred    2     G
+# 3 George    2     G
+# 4    Cho    1     R
+# 5  Draco    0     S
+# 6  Ginny   -1     G
+class(students$year)	# "numeric"
+class(students[,3])	# "factor"
+# Trouver les dimensions
+nrow(students)	# 6
+ncol(students)	# 3
+dim(students)	# 6 3
+# La fonction data.frame() convertit les vecteurs caractères en vecteurs de
+# facteurs par défaut; désactiver cette fonction en règlant
+# stringsAsFactors = FALSE quand vous créer la data.frame
+?data.frame
+
+# Il y a plusieurs façons de subdiviser les data frames,
+# toutes subtilement différentes
+students$year	# 3  2  2  1  0 -1
+students[,2]	# 3  2  2  1  0 -1
+students[,"year"]	# 3  2  2  1  0 -1
+
+# Une version améliorée de la structure data.frame est data.table.
+# Si vous travaillez avec des données volumineuses ou des panels, ou avez
+# besoin de fusionner quelques ensembles de données, data.table peut être
+# un bon choix. Ici un tour éclair :
+install.packages("data.table") # télécharge le paquet depuis CRAN
+require(data.table) # le charge
+students <- as.data.table(students)
+students # regardez la différence à l'impression
+# =>
+#      name year house
+# 1: Cedric    3     H
+# 2:   Fred    2     G
+# 3: George    2     G
+# 4:    Cho    1     R
+# 5:  Draco    0     S
+# 6:  Ginny   -1     G
+students[name=="Ginny"] # obtiens les lignes avec name == "Ginny"
+# =>
+#     name year house
+# 1: Ginny   -1     G
+students[year==2] # obtiens les lignes avec year == 2
+# =>
+#      name year house
+# 1:   Fred    2     G
+# 2: George    2     G
+# data.table facilite la fusion entre deux ensembles de données
+# Faisons une autre data.table pour fusionner students
+founders <- data.table(house=c("G","H","R","S"),
+                       founder=c("Godric","Helga","Rowena","Salazar"))
+founders
+# =>
+#    house founder
+# 1:     G  Godric
+# 2:     H   Helga
+# 3:     R  Rowena
+# 4:     S Salazar
+setkey(students, house)
+setkey(founders, house)
+students <- founders[students] # merge les deux ensembles de données qui matchent "house"
+setnames(students, c("house","houseFounderName","studentName","year"))
+students[,order(c("name","year","house","houseFounderName")), with=F]
+# =>
+#    studentName year house houseFounderName
+# 1:        Fred    2     G           Godric
+# 2:      George    2     G           Godric
+# 3:       Ginny   -1     G           Godric
+# 4:      Cedric    3     H            Helga
+# 5:         Cho    1     R           Rowena
+# 6:       Draco    0     S          Salazar
+
+# data.table facilite le résumé des tableaux
+students[,sum(year),by=house]
+# =>
+#    house V1
+# 1:     G  3
+# 2:     H  3
+# 3:     R  1
+# 4:     S  0
+
+# Pour supprimer une colonne d'une data.frame ou data.table,
+# assignez-lui la valeur NULL
+students$houseFounderName <- NULL
+students
+# =>
+#    studentName year house
+# 1:        Fred    2     G
+# 2:      George    2     G
+# 3:       Ginny   -1     G
+# 4:      Cedric    3     H
+# 5:         Cho    1     R
+# 6:       Draco    0     S
+
+# Supprimer une ligne en subdivisant
+# En utilisant data.table :
+students[studentName != "Draco"]
+# =>
+#    house studentName year
+# 1:     G        Fred    2
+# 2:     G      George    2
+# 3:     G       Ginny   -1
+# 4:     H      Cedric    3
+# 5:     R         Cho    1
+# En utilisant data.frame :
+students <- as.data.frame(students)
+students[students$house != "G",]
+# =>
+#   house houseFounderName studentName year
+# 4     H            Helga      Cedric    3
+# 5     R           Rowena         Cho    1
+# 6     S          Salazar       Draco    0
+
+# MULTI-DIMENSIONNELLE (TOUS ÉLÉMENTS D'UN TYPE)
+
+# Les arrays créent des tableaux de n dimensions.
+# Tous les éléments doivent être du même type.
+# Vous pouvez faire un tableau à 2 dimensions (une sorte de matrice)
+array(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)), dim=c(2,4))
+# =>
+#      [,1] [,2] [,3] [,4]
+# [1,]    1    4    8    3
+# [2,]    2    5    9    6
+# Vous pouvez aussi utiliser array pour faire des matrices à 3 dimensions :
+array(c(c(c(2,300,4),c(8,9,0)),c(c(5,60,0),c(66,7,847))), dim=c(3,2,2))
+# =>
+# , , 1
+#
+#      [,1] [,2]
+# [1,]    2    8
+# [2,]  300    9
+# [3,]    4    0
+#
+# , , 2
+#
+#      [,1] [,2]
+# [1,]    5   66
+# [2,]   60    7
+# [3,]    0  847
+
+# LES LISTES (MULTI-DIMENSIONNELLES, ÉVENTUELLEMMENT DÉCHIRÉES,
+# DE DIFFÉRENTS TYPES)
+
+# Enfin, R a des listes (de vecteurs)
+list1 <- list(time = 1:40)
+list1$price = c(rnorm(40,.5*list1$time,4)) # random
+list1
+# Vous pouvez obtenir des éléments de la liste comme ceci
+list1$time # une façon
+list1[["time"]] # une autre façon
+list1[[1]] # encore une façon différente
+# =>
+#  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
+# [34] 34 35 36 37 38 39 40
+# Vous pouvez subdiviser les éléments d'une liste comme n'importe quel vecteur
+list1$price[4]
+
+# Les listes ne sont pas les structures de données les plus efficaces
+# à utiliser avec R ;
+# À moins d'avoir une très bonne raison, vous devriez utiliser data.frames
+# Les listes sont souvent retournées par des fonctions qui effectuent
+# des régressions linéaires.
+
+##########################################
+# La famille de fonction apply()
+##########################################
+
+# Vous vous rappelez mat ?
+mat
+# =>
+#      [,1] [,2]
+# [1,]    1    4
+# [2,]    2    5
+# [3,]    3    6
+# Utilisez apply(X, MARGIN, FUN) pour appliquer la fonction FUN à la matrice X
+# sur les lignes (MAR = 1) ou les colonnes (MAR = 2)
+# R exécute FUN à chaque lignes (ou colonnes) de X, beaucoup plus rapidement
+# que le ferait une boucle for ou while
+apply(mat, MAR = 2, jiggle)
+# =>
+#      [,1] [,2]
+# [1,]    3   15
+# [2,]    7   19
+# [3,]   11   23
+# D'autres fonctions : ?lapply, ?sapply
+
+# Ne soyez pas trop intimidé ; tout le monde reconnaît que c'est un peu déroutant
+
+# Le paquet plyr vise à remplacer (et améliorer !) la famille *apply().
+install.packages("plyr")
+require(plyr)
+?plyr
+
+
+
+############################
+# Charger des données
+############################
+
+# "pets.csv" est un fichier sur internet
+# (mais il pourrait être tout aussi facilement sur votre ordinateur)
+pets <- read.csv("http://learnxinyminutes.com/docs/pets.csv")
+pets
+head(pets, 2) # first two rows
+tail(pets, 1) # last row
+
+# Pour sauvegarder une data frame ou une matrice en fichier .csv
+write.csv(pets, "pets2.csv") # to make a new .csv file
+# définir le répertoire de travail avec setwd(), le récupérer avec getwd()
+
+# Essayez ?read.csv et ?write.csv pour plus d'informations
+
+
+
+################
+# Les tracés
+################
+
+# LES FONCTIONS DE TRACÉ PRÉCONSTRUITES
+# Les diagrammes de dispersion !
+plot(list1$time, list1$price, main = "fake data")
+# Les régressions !
+linearModel <- lm(price  ~ time, data = list1)
+linearModel # sort le résultat de la régression
+# Tracer une ligne de regression sur une tracé existant
+abline(linearModel, col = "red")
+# Obtenir une variété de diagnostiques sympas
+plot(linearModel)
+# Les histogrammes !
+hist(rpois(n = 10000, lambda = 5), col = "thistle")
+# Les diagrammes en bâtons !
+barplot(c(1,4,5,1,2), names.arg = c("red","blue","purple","green","yellow"))
+
+# GGPLOT2
+# Mais ceux-ci ne sont même pas les plus jolis tracés de R
+# Essayez le paquet ggplot2 pour d'avantages de graphiques
+install.packages("ggplot2")
+require(ggplot2)
+?ggplot2
+pp <- ggplot(students, aes(x=house))
+pp + geom_histogram()
+ll <- as.data.table(list1)
+pp <- ggplot(ll, aes(x=time,price))
+pp + geom_point()
+# ggplot2 a une documentation excellente
+#(disponible sur http://docs.ggplot2.org/current/)
+
+
+
+```
+
+## Comment obtenir R ?
+
+* Obtiens R et R GUI depuis [http://www.r-project.org/](http://www.r-project.org/)
+* [RStudio](http://www.rstudio.com/ide/) est un autre GUI