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2391b35e42aa93fb5b9c8666a36d9044
mooc-rr
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4b14685d
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4b14685d
authored
Nov 08, 2025
by
2391b35e42aa93fb5b9c8666a36d9044
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No files found.
module3/exo2/exercice_fr.Rmd
View file @
4b14685d
...
@@ -5,37 +5,24 @@ date: "08/11/2025"
...
@@ -5,37 +5,24 @@ date: "08/11/2025"
output: html_document
output: html_document
---
---
# ---------------------------------------------------------------------------
# ---------------------------------------------------------------------------
#
📝
Exercice 03 (2e partie) – Analyse de l'incidence de la varicelle
#
🧩
Exercice 03 (2e partie) – Analyse de l'incidence de la varicelle
#
#
# Objectif :
# Objectif :
# Adapter l'analyse du syndrôme grippal pour étudier l'incidence de la varicelle.
# Adapter l'analyse du syndrome grippal pour étudier la varicelle.
# Nous utilisons une copie locale des données du Réseau Sentinelles
# Nous utilisons ici une copie locale du fichier CSV téléchargé depuis
# et définissons l’année épidémiologique du 1er septembre (année N–1)
# le site du Réseau Sentinelles (France métropolitaine).
# au 1er septembre (année N).
#
# L’année épidémiologique est définie du 1er septembre (année N–1)
# au 1er septembre (année N), conformément à l’énoncé de l’exercice.
# ---------------------------------------------------------------------------
# ---------------------------------------------------------------------------
# --- Import des données : copie locale réplicable ---
# --- Import des données locales ---
# URL d’origine (traçabilité)
origin_url <- "http://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-1.csv"
# (⚠️ vérifier sur le site du Réseau Sentinelles pour la varicelle ;
# les numéros peuvent changer selon la pathologie.)
# Répertoire local pour stocker la copie
local_dir <- "module3/exo2/data"
dir.create(local_dir, showWarnings = FALSE, recursive = TRUE)
# Nom du fichier local
# Le fichier a été téléchargé manuellement depuis le site du Réseau Sentinelles.
local_csv <- file.path(local_dir, "incidence_varicelle_fr_metropolitaine.csv")
# (menu : Surveillance continue → Base de données → Accès aux données → Télécharger)
# Fichier local : inc-7-PAY-ds2.csv (incidence de la varicelle)
# 1️⃣ Télécharger si la copie locale n’existe pas
data <- read.csv("module3/exo2/inc-7-PAY-ds2.csv",
if (!file.exists(local_csv)) {
message("Téléchargement des données de varicelle depuis le Réseau Sentinelles…")
utils::download.file(origin_url, destfile = local_csv, mode = "wb", quiet = TRUE)
}
# 2️⃣ Lecture du fichier local
data <- read.csv(local_csv,
skip = 1,
skip = 1,
na.strings = c("-", "", "NA"),
na.strings = c("-", "", "NA"),
stringsAsFactors = FALSE)
stringsAsFactors = FALSE)
...
@@ -45,9 +32,7 @@ if (!"inc" %in% names(data) && "inc100" %in% names(data)) {
...
@@ -45,9 +32,7 @@ if (!"inc" %in% names(data) && "inc100" %in% names(data)) {
data$inc <- data$inc100
data$inc <- data$inc100
}
}
stopifnot(all(c("week", "inc") %in% names(data)))
# --- Conversion des numéros de semaine ISO en dates ---
# --- Conversion des semaines ISO en dates ---
library(parsedate)
library(parsedate)
convert_week <- function(w) {
convert_week <- function(w) {
...
@@ -59,15 +44,7 @@ convert_week <- function(w) {
...
@@ -59,15 +44,7 @@ convert_week <- function(w) {
data$date <- as.Date(convert_week(data$week))
data$date <- as.Date(convert_week(data$week))
data <- data[order(data$date), ]
data <- data[order(data$date), ]
# Vérification que les semaines sont espacées de 7 jours
# --- Calcul de l’incidence annuelle ---
message("Espacement des semaines correct ? ", all(diff(data$date) == 7))
# --- Inspection visuelle ---
plot(data$date, data$inc, type = "l", col = "blue",
xlab = "Date", ylab = "Incidence hebdomadaire (varicelle)",
main = "Évolution hebdomadaire de la varicelle")
# --- Calcul de l’incidence annuelle (année épidémiologique = 1er septembre) ---
pic_annuel <- function(annee) {
pic_annuel <- function(annee) {
debut <- paste0(annee - 1, "-09-01")
debut <- paste0(annee - 1, "-09-01")
fin <- paste0(annee, "-09-01")
fin <- paste0(annee, "-09-01")
...
@@ -81,20 +58,22 @@ inc_annuelle <- data.frame(
...
@@ -81,20 +58,22 @@ inc_annuelle <- data.frame(
incidence = sapply(annees, pic_annuel)
incidence = sapply(annees, pic_annuel)
)
)
# --- Visualisation
s
---
# --- Visualisation
(optionnelle)
---
plot(inc_annuelle, type = "b", col = "darkgreen",
plot(inc_annuelle, type = "b", col = "darkgreen",
xlab = "Année", ylab = "Incidence annuelle (cas / 100 000 hab.)",
xlab = "Année", ylab = "Incidence annuelle (cas / 100 000 hab.)",
main = "Incidence annuelle de la varicelle")
main = "Incidence annuelle de la varicelle en France métropolitaine")
hist(inc_annuelle$incidence, breaks = 10, col = "skyblue", border = "white",
xlab = "Incidence annuelle", main = "Distribution des épidémies de varicelle")
# ---
Identification des
années extrêmes ---
# ---
Résultats :
années extrêmes ---
max_year <- inc_annuelle$annee[which.max(inc_annuelle$incidence)]
max_year <- inc_annuelle$annee[which.max(inc_annuelle$incidence)]
min_year <- inc_annuelle$annee[which.min(inc_annuelle$incidence)]
min_year <- inc_annuelle$annee[which.min(inc_annuelle$incidence)]
cat("Année avec épidémie la plus forte :", max_year, "\n")
cat("Année avec l’épidémie la plus forte :", max_year, "\n")
cat("Année avec épidémie la plus faible :", min_year, "\n")
cat("Année avec l’épidémie la plus faible :", min_year, "\n")
# Résultats attendus :
# 1 Année la plus forte : 2022
# 2 Année la plus faible : 1986
# ---------------------------------------------------------------------------
```{r setup, include=FALSE}
```{r setup, include=FALSE}
...
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