Summary  
This chapter covers the logical data type, showing how comparison operations produce TRUE/FALSE values and how to convert between logical, numeric, and string types.  

General domain of usage  
Control flow and conditional logic in code development.

**Le type de données logique** ne peut stocker que deux valeurs : `TRUE` (ou `T`) et `FALSE` (ou `F`). Ces valeurs sont sensibles à la casse et sont utilisées pour évaluer des conditions et des expressions.

Définition

## Comparaisons
Les comparaisons telles que les tests d’égalité ou de supériorité produisent des résultats `logical`. Ces résultats sont toujours soit `TRUE`, soit `FALSE`.

## Conversions de types
- **Nombre en logique** : `0` devient `FALSE`, tandis que tout nombre non nul devient `TRUE` ;
- **Chaîne en logique** : 
   - `'F'`, `'false'`, `'False'`, `'FALSE'` sont convertis en `FALSE` ; 
   - `'T'`, `'true'`, `'True'`, `'TRUE'` sont convertis en `TRUE` ;
   - Les autres valeurs sont converties en `NA` ;
- **Logique en nombre** : `FALSE` devient `0` et `TRUE` devient `1`.

Acquérir une compréhension solide de R, l’un des langages les plus utilisés pour l’analyse de données. Explorer les types de données fondamentaux et les valeurs unidimensionnelles, puis progresser vers des structures multidimensionnelles, y compris les matrices, les data frames et les listes. Développer les compétences nécessaires pour appliquer R efficacement dans l’analyse statistique et la prise de décision basée sur les données.

Découvrez les éléments essentiels de la syntaxe R, tels que l'arithmétique, les variables, les fonctions d'affichage et les commentaires. Renforcez votre compréhension de la logique computationnelle grâce à des exercices.

Découvrez les types de données en R et comprenez leur rôle dans la gestion des données. Développez des compétences dans la manipulation des vecteurs en tant que structures essentielles pour organiser et analyser l'information.

Développer la capacité à gérer efficacement les données catégorielles. Découvrir comment structurer, regrouper et interpréter les valeurs en convertissant des données brutes en catégories claires.

Comprendre comment représenter et manipuler des données structurées bidimensionnelles. Acquérir de l'assurance dans la transformation, l'étiquetage et l'application d'opérations sur des matrices pour des tâches analytiques.

Maîtriser la structure de données la plus utilisée dans R pour les informations tabulaires. Apprendre à organiser, transformer et extraire des informations à partir de jeux de données pour soutenir les décisions fondées sur les données.

Découvrez comment les listes vont au-delà des vecteurs en stockant des éléments de types et de longueurs différents. Développez la capacité à créer, accéder et modifier des listes pour organiser des structures de données complexes.

Type Logique

Comparaisons

Exemple

Conversions de types

Solution

Awesome!

Type Logique

Comparaisons

Exemple

Conversions de types

Solution