From 3b2dbe1c7aeeed789fc3ad2a4f07cf15fe4a0dfc Mon Sep 17 00:00:00 2001
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 <19035d41447a43bf638157acd6ff2bcd@app-learninglab.inria.fr>
Date: Sun, 16 Nov 2025 11:58:41 +0000
Subject: [PATCH] Update exercice_fr.Rmd Auriane mens

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 module3/exo2/exercice_fr.Rmd | 93 ++++++++++++++++++++++++++++--------
 1 file changed, 74 insertions(+), 19 deletions(-)

diff --git a/module3/exo2/exercice_fr.Rmd b/module3/exo2/exercice_fr.Rmd
index 7eece5e..1d98a0d 100644
--- a/module3/exo2/exercice_fr.Rmd
+++ b/module3/exo2/exercice_fr.Rmd
@@ -1,33 +1,88 @@
 ---
-title: "Votre titre"
-author: "Votre nom"
-date: "La date du jour"
+title: "Exercice 2 du Module 3"
+author: "Auriane Mens"
+date: "16/11/2025"
 output: html_document
 ---
 
+---
+title: "Exercice 2 Module 3"
+author: "Auriane Mens"
+date: "2025-11-16"
+output: html_document
+---
 
-```{r setup, include=FALSE}
-knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
-```
+data_urlvar = "https://www.sentiweb.fr/datasets/all/inc-7-REG-ds2.json"
+data =read.csv(data_urlvar, skip=1)
+data <- read.csv("varicelle.csv") 
+data <- read.csv("C:\Users\auria\OneDrive - Institut Catholique de Lille\Documents\Master Recherche et Innovation en Santé\Master 2\MOOC Reproductibilité en recherche\mooc-rr\module3\exo2\varicelle.csv")
+data <- read.csv("C:/Users/auria/OneDrive - Institut Catholique de Lille/Documents/Master Recherche et Innovation en Santé/Master 2/MOOC Reproductibilité en recherche/mooc-rr/module3/exo2/varicelle.csv", sep = ;)
+head(data)
+data <- read.csv("/mnt/data/inc-7-PAY.csv", sep = ";")
+data <- read.csv("C:/Users/auria/OneDrive - Institut Catholique de Lille/Documents/Master Recherche et Innovation en Santé/Master 2/MOOC Reproductibilité en recherche/mooc-rr/module3/exo2/varicelle.csv", 
+                 sep = ";")
+head(data)
+str(data)
+library(ISOweek)
 
-## Quelques explications
+data$date <- ISOweek2date(paste0(data$week, "-1"))
+data$year_epi <- ifelse(
+  format(data$date, "%m") >= "09",
+  as.numeric(format(data$date, "%Y")),
+  as.numeric(format(data$date, "%Y")) - 1
+)
 
-Ceci est un document R markdown que vous pouvez aisément exporter au format HTML, PDF, et MS Word. Pour plus de détails sur R Markdown consultez <http://rmarkdown.rstudio.com>.
 
-Lorsque vous cliquerez sur le bouton **Knit** ce document sera compilé afin de ré-exécuter le code R et d'inclure les résultats dans un document final. Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code R de la façon suivante:
 
-```{r cars}
-summary(cars)
-```
+# Lire le fichier CSV téléchargé depuis Sentinelles
+data <- read.csv("varicelle.csv")  
 
-Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:
+data$date <- as.Date(data$date)
 
-```{r pressure, echo=FALSE}
-plot(pressure)
-```
+### -------------------------------
+### 2. Construire les années épidémiques (le 1er septembre comme début de chaque période annuelle)
+
+# Une année épidémique commence le 1er septembre :
+# Si mois >= 9 ⇒ année_epidémique = année en cours
+# Sinon ⇒ année_epidémique = année - 1
+
+data$year_epi <- ifelse(format(data$date, "%m") >= "09",
+                        format(data$date, "%Y"),
+                        as.numeric(format(data$date, "%Y")) - 1)
+
+### Convertir en nombre pour éviter les problèmes
+data$year_epi <- as.numeric(data$year_epi)
+
+### -------------------------------
+### 3. Calcul du pic épidémique par année
+### -------------------------------
 
-Vous remarquerez le paramètre `echo = FALSE` qui indique que le code ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas utiliser ce paramètre car l'objectif est que vos analyses de données soient parfaitement transparentes pour être reproductibles. 
+library(dplyr)
 
-Comme les résultats ne sont pas stockés dans les fichiers Rmd, pour faciliter la relecture de vos analyses par d'autres personnes, vous aurez donc intérêt à générer un HTML ou un PDF et à le commiter.
+peaks <- data %>%
+  group_by(year_epi) %>%
+  summarise(
+    max_inc = max(inc, na.rm = TRUE),
+    mean_inc = mean(inc, na.rm = TRUE),
+    total_inc = sum(inc, na.rm = TRUE)
+  )
+
+print(peaks)
+
+### 4. Trouver l'année la plus forte et la plus faible
+
+
+# Selon le pic hebdomadaire (max_inc)
+year_strongest <- peaks$year_epi[which.max(peaks$max_inc)]
+year_weakest   <- peaks$year_epi[which.min(peaks$max_inc)]
+
+cat("Année épidémique la plus forte :", year_strongest, "\n")
+2009
+cat("Année épidémique la plus faible :", year_weakest, "\n")
+2020
+
+
+
+```
 
-Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.
+Et 
-- 
2.18.1