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 <0c76b30d2cee7d0f3e64d789c053a183@app-learninglab.inria.fr>
Date: Wed, 16 Jun 2021 19:46:08 +0000
Subject: [PATCH] Update analyse-syndrome-grippal_fr.Rmd

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 module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.Rmd | 32 ++++-------------------
 1 file changed, 5 insertions(+), 27 deletions(-)

diff --git a/module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.Rmd b/module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.Rmd
index 7369b4e..5adec51 100644
--- a/module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.Rmd
+++ b/module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.Rmd
@@ -1,18 +1,8 @@
 ---
 title: "Analyse de l'incidence du syndrôme grippal"
-author: "Konrad Hinsen"
+author: "Benhamouche Sofiane"
 output:
   pdf_document:
-    toc: true
-  html_document:
-    toc: true
-    theme: journal
-documentclass: article
-classoption: a4paper
-header-includes:
-- \usepackage[french]{babel}
-- \usepackage[upright]{fourier}
-- \hypersetup{colorlinks=true,pagebackref=true}
 ---
 
 ```{r setup, include=FALSE}
@@ -56,13 +46,13 @@ head(data)
 tail(data)
 ```
 
-Y a-t-il des points manquants dans nos données ?
+les points manquants
 ```{r}
 na_records = apply(data, 1, function (x) any(is.na(x)))
 data[na_records,]
 ```
 
-Les deux colonnes qui nous intéressent sont `week` et `inc`. Vérifions leurs classes:
+Les colonnes q `week` et `inc`
 ```{r}
 class(data$week)
 class(data$inc)
@@ -87,7 +77,6 @@ convert_week = function(w) {
 }
 ```
 
-Nous appliquons cette fonction à tous les points, créant une nouvelle colonne `date` dans notre jeu de données:
 ```{r}
 data$date = as.Date(convert_week(data$week))
 ```
@@ -123,8 +112,7 @@ with(tail(data, 200), plot(date, inc, type="l", xlab="Date", ylab="Incidence heb
 
 ### Calcul
 
-Étant donné que le pic de l'épidémie se situe en hiver, à cheval entre deux années civiles, nous définissons la période de référence entre deux minima de l'incidence, du 1er août de l'année $N$ au 1er août de l'année $N+1$. Nous mettons l'année $N+1$ comme étiquette sur cette année décalée, car le pic de l'épidémie est toujours au début de l'année $N+1$. Comme l'incidence de syndrome grippal est très faible en été, cette modification ne risque pas de fausser nos conclusions. 
-L'argument `na.rm=True` dans la sommation précise qu'il faut supprimer les points manquants. Ce choix est raisonnable car il n'y a qu'un seul point manquant, dont l'impact ne peut pas être très fort.
+Étant donné que le pic de l'épidémie se situe en hiver, à cheval entre deux années civiles, 
 ```{r}
 pic_annuel = function(annee) {
       debut = paste0(annee-1,"-08-01")
@@ -146,21 +134,11 @@ inc_annuelle = data.frame(annee = annees,
 head(inc_annuelle)
 ```
 
-### Inspection
+##Inspection
 
 Voici les incidences annuelles en graphique:
 ```{r}
 plot(inc_annuelle, type="p", xlab="Année", ylab="Incidence annuelle")
 ```
 
-### Identification des épidémies les plus fortes
-
-Une liste triée par ordre décroissant d'incidence annuelle permet de plus facilement repérer les valeurs les plus élevées:
-```{r}
-head(inc_annuelle[order(-inc_annuelle$incidence),])
-```
-
-Enfin, un histogramme montre bien que les épidémies fortes, qui touchent environ 10% de la population française, sont assez rares: il y en eu trois au cours des 35 dernières années.
-```{r}
-hist(inc_annuelle$incidence, breaks=10, xlab="Incidence annuelle", ylab="Nb d'observations", main="")
 ```
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2.18.1