Un rapport descriptif reproductible avec Quarto
Comment se répartissent les magnitudes des événements présents dans ce tableau?
Les données sont une copie de datasets::quakes, un jeu réel inclus dans R. Elles contiennent 1000 séismes près de Fidji. Une ligne correspond à un événement. Le tableau fournit sa latitude, sa longitude, sa profondeur en kilomètres, sa magnitude et le nombre de stations qui l’ont rapporté.
La documentation de R Core Team sur quakes, consultée le 13 octobre 2026, situe les données à partir de 1964. Le fichier donnees/SOURCES.md documente la copie utilisée.
L’analyse utilise trois classes de magnitude : [4, 5[, [5, 6[ et [6, 7[. La borne de gauche est incluse et la borne de droite est exclue. R affiche ces mêmes intervalles sous la forme [4,5), [5,6) et [6,7).
Les contrôles vérifient que les magnitudes sont renseignées et comprises dans les classes retenues. Aucun événement n’est supprimé dans cet exemple. Une modification des données qui viole ces conditions interrompt le rendu et demande une révision du traitement.
Le tableau 1 présente les effectifs et les proportions. Chaque proportion utilise le nombre total d’événements du tableau comme dénominateur.
tableau <- repartition |>
transmute(
Classe = as.character(classe_magnitude),
Effectif = n,
`Pourcentage (%)` = 100 * proportion
)
kable(tableau, digits = 1, format.args = list(decimal.mark = ","))| Classe | Effectif | Pourcentage (%) |
|---|---|---|
| [4,5) | 802 | 80,2 |
| [5,6) | 193 | 19,3 |
| [6,7) | 5 | 0,5 |
La figure 1 représente les mêmes effectifs que le tableau 1. Les classes sont ordonnées et l’axe des effectifs commence à zéro.
ggplot(repartition, aes(x = classe_magnitude, y = n)) +
geom_col(fill = "#087d85", width = 0.65) +
geom_text(aes(label = n), vjust = -0.4, size = 5) +
scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.12))) +
labs(x = "Classe de magnitude", y = "Nombre de séismes") +
theme_minimal(base_size = 15)
La classe [4, 5[ représente 80,2 % des événements de ce tableau. Elle est la classe la plus fréquente dans cet exemple. Les effectifs, le tableau, la figure et le pourcentage dans cette phrase sont calculés à partir des mêmes données.
Ces valeurs décrivent les observations fournies. Le tableau ne contient pas de date individuelle, de durée précise de suivi ni de mesure de l’effort de détection. Il ne permet donc pas de calculer un taux annuel ou de conclure sur le risque sismique actuel près de Fidji. Une classe sans observation ne démontre pas l’impossibilité d’un événement dans cet intervalle.
Conserver le fichier .qmd et le dossier donnees/ ensemble. Les bibliothèques utilisées sont readr, dplyr, ggplot2 et knitr. Depuis le dossier qui contient ce rapport :
quarto render rapport-semaine-07.qmdDans ce document, le cache est désactivé. Le rendu réexécute les blocs R dans leur ordre et reconstruit le tableau, la figure et les nombres intégrés au texte.
Le HTML intègre ses images et ses ressources de présentation. Sa lecture et ses renvois internes fonctionnent sans les données sources. Les liens vers des sites externes demandent une connexion; refaire les calculs demande le .qmd, les données, R, Quarto et les bibliothèques.