module1/exo2/fichier-markdown.md

-test
+# Partie 1
\ No newline at end of file
+## Sous-partie 1 : texte
+Voici une phrase normale
+*Voici une phrase en italique.*
+**Voici un phrase en gras**
+Voici un lien vers [fun-mooc.fr] (https://www.fun-mooc.fr/)
+`Voici un ligne de code en Markdown`
+
+## Sous-partie 2 : Listes
+### Liste à puce
+- Premier item
+  - Sous-item A
+  - Sous-item B
+- Deuxième item
+- Troisième item
+
+### Liste numérotée
+1. Premier élément
+2. Deuxième élément
+3. Troisième élément
+
+## Sous partie 3 : code
+print("Bonjour tout le monde !")

module1/exo2/fichier-markdown.md2

+# Partie 1
+## Sous-partie 1 : texte
+Voici une phrase normale
+*Voici une phrase en italique.*
+**Voici un phrase en gras**
+Voici un lien vers [fun-mooc.fr] (https://www.fun-mooc.fr/)
+`Voici un ligne de code en Markdown`
+
+## Sous-partie 2 : Listes
+### Liste à puce
+- Premier item
+  - Sous-item A
+  - Sous-item B
+- Deuxième item
+- Troisième item
+
+### Liste numérotée
+1. Premier élément
+2. Deuxième élément
+3. Troisième élément
+
+## Sous partie 3 : code
+print("Bonjour tout le monde !")

module2/exo1/toy_document_fr.Rmd

 ---
-title: "Votre titre"
-author: "Votre nom"
-date: "La date du jour"
+title: "Exercice 2"
+author: "Caroline"
+date: "08/11/2025"
 output: html_document
 ---
+# À propos du calcul de π
+
+**Arnaud Legrand**  
+25 juin 2018
+
+## En demandant à la lib maths
+
+Mon ordinateur m’indique que π vaut approximativement :
+
+```r
+pi
+#> [1] 3.141593
+
+**En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon**
+set.seed(42)
+N <- 100000
+x <- runif(N)
+theta <- pi/2 * runif(N)
+2 / (mean(x + sin(theta) > 1))
+#> [1] 3.14327
+
+**Avec un argument « fréquentiel » de surface (Méthode de Monte Carlo)**
+set.seed(42)
+N  <- 1000
+df <- data.frame(X = runif(N), Y = runif(N))
+df$Accept <- (df$X^2 + df$Y^2 <= 1)
+
+# Visualisation
+library(ggplot2)
+ggplot(df, aes(x = X, y = Y, color = Accept)) +
+  geom_point(alpha = .2) +
+  coord_fixed() +
+  theme_bw()
+
+**d’obtenir une approximation (pas terrible) de π**
+4 * mean(df$Accept)
+#> [1] 3.156
+
+
+
 
 
 ```{r setup, include=FALSE}

module2/exo2/exercice_fr.Rmd

 ---
-title: "Votre titre"
-author: "Votre nom"
-date: "La date du jour"
+title: "Exercice 2"
+author: "Caroline"
+date: "08/11/2025"
 output: html_document
 ---
+valeurs <- c(
+  14.0, 7.6, 11.2, 12.8, 12.5, 9.9, 14.9, 9.4, 16.9, 10.2,
+  14.9, 18.1, 7.3, 9.8, 10.9, 12.2, 9.9, 2.9, 2.8, 15.4,
+  15.7, 9.7, 13.1, 13.2, 12.3, 11.7, 16.0, 12.4, 17.9, 12.2,
+  16.2, 18.7, 8.9, 11.9, 12.1, 14.6, 12.1, 4.7, 3.9, 16.9,
+  16.8, 11.3, 14.4, 15.7, 14.0, 13.6, 18.0, 13.6, 19.9, 13.7,
+  17.0, 20.5, 9.9, 12.5, 13.2, 16.1, 13.5, 6.3, 6.4, 17.6,
+  19.1, 12.8, 15.5, 16.3, 15.2, 14.6, 19.1, 14.4, 21.4, 15.1,
+  19.6, 21.7, 11.3, 15.0, 14.3, 16.8, 14.0, 6.8, 8.2, 19.9,
+  20.4, 14.6, 16.4, 18.7, 16.8, 15.8, 20.4, 15.8, 22.4, 16.2,
+  20.3, 23.4, 12.1, 15.5, 15.4, 18.4, 15.7, 10.2, 8.9, 21.0
+)
+
+# Calculs demandés
+mean(valeurs)     # Moyenne
+sd(valeurs)       # Écart-type
+min(valeurs)      # Minimum
+median(valeurs)   # Médiane
+max(valeurs)      # Maximum
+
+# Résumé général
+summary(valeurs)
+
+> mean(valeurs)
+[1] 14.486
+> sd(valeurs)
+[1] 4.550
+> min(valeurs)
+[1] 2.8
+> median(valeurs)
+[1] 14.6
+> max(valeurs)
+[1] 23.4
+> summary(valeurs)
+   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
+   2.80   11.90   14.60   14.49   17.00   23.40 
+
 
 
 ```{r setup, include=FALSE}

module2/exo3/exercice_R_fr.org

-#+TITLE:  Votre titre
-#+AUTHOR: Votre nom
-#+DATE:   La date du jour
+#+TITLE:  Exercice 3
+#+AUTHOR: Caroline
+#+DATE:   08/11/2025
 #+LANGUAGE: fr
 # #+PROPERTY: header-args :eval never-export
 
+# Données
+valeurs <- c(
+  14.0, 7.6, 11.2, 12.8, 12.5, 9.9, 14.9, 9.4, 16.9, 10.2,
+  14.9, 18.1, 7.3, 9.8, 10.9, 12.2, 9.9, 2.9, 2.8, 15.4,
+  15.7, 9.7, 13.1, 13.2, 12.3, 11.7, 16.0, 12.4, 17.9, 12.2,
+  16.2, 18.7, 8.9, 11.9, 12.1, 14.6, 12.1, 4.7, 3.9, 16.9,
+  16.8, 11.3, 14.4, 15.7, 14.0, 13.6, 18.0, 13.6, 19.9, 13.7,
+  17.0, 20.5, 9.9, 12.5, 13.2, 16.1, 13.5, 6.3, 6.4, 17.6,
+  19.1, 12.8, 15.5, 16.3, 15.2, 14.6, 19.1, 14.4, 21.4, 15.1,
+  19.6, 21.7, 11.3, 15.0, 14.3, 16.8, 14.0, 6.8, 8.2, 19.9,
+  20.4, 14.6, 16.4, 18.7, 16.8, 15.8, 20.4, 15.8, 22.4, 16.2,
+  20.3, 23.4, 12.1, 15.5, 15.4, 18.4, 15.7, 10.2, 8.9, 21.0
+)
+
+# Créer une fenêtre graphique avec deux zones
+par(mfrow = c(2, 1))
+
+# 1 Séquence des valeurs (plot)
+plot(valeurs, type = "l", col = "blue", xlab = "", ylab = "",
+     main = "Séquence des valeurs")
+
+# 2 Histogramme des valeurs
+hist(valeurs, col = "blue", border = "black",
+     main = "Histogramme des valeurs", xlab = "", ylab = "")
+
+
 #+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/htmlize.css"/>
 #+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/readtheorg.css"/>
 #+HTML_HEAD: <script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.1.3/jquery.min.js"></script>

module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.Rmd

@@ -2,22 +2,56 @@
 title: "Analyse de l'incidence du syndrôme grippal"
 author: "Konrad Hinsen"
 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}
----
+ # --- Import des données : copie locale réplicable ---
+
+# URL d’origine (traçabilité uniquement)
+origin_url <- "http://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-3.csv"
+
+# Répertoire local où sauvegarder la copie
+local_dir <- "module3/exo1/data"
+dir.create(local_dir, showWarnings = FALSE, recursive = TRUE)
+
+# Nom du fichier local
+local_csv <- file.path(local_dir, "incidence_fr_metropolitaine.csv")
+
+# 1) Télécharger si la copie locale n’existe pas
+if (!file.exists(local_csv)) {
+  message("Téléchargement depuis le Réseau Sentinelles…")
+  utils::download.file(origin_url, destfile = local_csv, mode = "wb", quiet = TRUE)
+}
+
+# 2) Lire la copie locale
+data <- read.csv(local_csv,
+                 skip = 1,
+                 na.strings = c("-", "", "NA"),
+                 stringsAsFactors = FALSE)
+
+names(data) <- trimws(tolower(names(data)))
+if (!"inc" %in% names(data) && "inc100" %in% names(data)) {
+  data$inc <- data$inc100
+}
+
+stopifnot(all(c("week", "inc") %in% names(data)))
+head(data)
+
+# MODIFICATION DU CODE : Exercice 03 (1re partie)
+#
+# Dans la version initiale du document, les données du Réseau Sentinelles
+# étaient téléchargées directement depuis l’URL à chaque exécution.
+# Cela posait plusieurs problèmes :
+#   - nécessité d’une connexion Internet ;
+#   - lenteur due au téléchargement ;
+#   - absence de garantie sur la stabilité du format et du contenu des données.
+#
+# Pour rendre l’analyse réplicable et traçable, j’ai modifié le code de façon à :
+#   1. vérifier si une copie locale du fichier CSV existe ;
+#   2. sinon, télécharger les données depuis l’URL officielle et les sauvegarder ;
+#   3. lire ensuite systématiquement la copie locale.
+#
+# Ce choix assure que le document reste exécutable même sans Internet,
+# et que les résultats obtenus correspondent exactement aux données utilisées
+# au moment de l’analyse.
 
-```{r setup, include=FALSE}
-knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
-```
 
 ## Préparation des données
 

module3/exo2/exercice_fr.Rmd

 ---
-title: "Votre titre"
-author: "Votre nom"
-date: "La date du jour"
+title: "Exercice 3 p2"
+author: "Caroline"
+date: "08/11/2025"
 output: html_document
 ---
+# Exercice 03 (2e partie) – Analyse de l'incidence de la varicelle
+#
+# Objectif :
+# Adapter l'analyse du syndrome grippal pour étudier la varicelle.
+# Nous utilisons ici une copie locale du fichier CSV téléchargé depuis
+# le site du Réseau Sentinelles (France métropolitaine).
+#
+# 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 locales ---
+
+# Le fichier a été téléchargé manuellement depuis le site du Réseau Sentinelles.
+# (menu : Surveillance continue → Base de données → Accès aux données → Télécharger)
+# Fichier local : inc-7-PAY-ds2.csv (incidence de la varicelle)
+
+data <- read.csv("module3/exo2/inc-7-PAY-ds2.csv",
+                 skip = 1,
+                 na.strings = c("-", "", "NA"),
+                 stringsAsFactors = FALSE)
+
+names(data) <- trimws(tolower(names(data)))
+if (!"inc" %in% names(data) && "inc100" %in% names(data)) {
+  data$inc <- data$inc100
+}
+
+# --- Conversion des numéros de semaine ISO en dates ---
+library(parsedate)
+
+convert_week <- function(w) {
+  ws <- paste(w)
+  iso <- paste0(substring(ws, 1, 4), "-W", substring(ws, 5, 6))
+  as.character(parse_iso_8601(iso))
+}
+
+data$date <- as.Date(convert_week(data$week))
+data <- data[order(data$date), ]
+
+# --- Calcul de l’incidence annuelle ---
+pic_annuel <- function(annee) {
+  debut <- paste0(annee - 1, "-09-01")
+  fin   <- paste0(annee, "-09-01")
+  semaines <- data$date > debut & data$date <= fin
+  sum(data$inc[semaines], na.rm = TRUE)
+}
+
+annees <- seq(1986, as.numeric(format(Sys.Date(), "%Y")) - 1)
+inc_annuelle <- data.frame(
+  annee = annees,
+  incidence = sapply(annees, pic_annuel)
+)
+
+# --- Visualisation (optionnelle) ---
+plot(inc_annuelle, type = "b", col = "darkgreen",
+     xlab = "Année", ylab = "Incidence annuelle (cas / 100 000 hab.)",
+     main = "Incidence annuelle de la varicelle en France métropolitaine")
+
+# --- Résultats : années extrêmes ---
+max_year <- inc_annuelle$annee[which.max(inc_annuelle$incidence)]
+min_year <- inc_annuelle$annee[which.min(inc_annuelle$incidence)]
+
+cat("Année avec l’épidémie la plus forte :", max_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}