# 1. Importer les données

```{r}
don <- read.table("https://r-stat-sc-donnees.github.io/poulpeF.csv",header=TRUE)
summary(don)
```
# 2. Estimation des paramètres (moyenne, écart-type)

```{r}
mean(don$Poids)
sd(don$Poids)
```
# 3. Distribution des données

```{r}
hist(don$Poids,main="Distribution des poids",nclass=12,freq=FALSE,xlab="Poids",ylab="")
lines(density(don$Poids),col="red")
```

```{r}
require(ggplot2)
ggplot(don)+aes(x=Poids,y=..density..)+geom_histogram(bins=12)+ylab("")+
  geom_line(stat="density",col="red")+ggtitle("Distribution des poids")

```

# 4. Construire l’intervalle de confiance
```{r}
t.test(don$Poids,conf.level=0.95)$conf.int
```

