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Commits (13)
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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}
---
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```
## Préparation des données
Les données de l'incidence du syndrome grippal sont disponibles du site Web du [Réseau Sentinelles](http://www.sentiweb.fr/). Nous les récupérons sous forme d'un fichier en format CSV dont chaque ligne correspond à une semaine de la période demandée. Nous téléchargeons toujours le jeu de données complet, qui commence en 1984 et se termine avec une semaine récente. L'URL est:
```{r}
data_url = "http://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-3.csv"
```
Voici l'explication des colonnes donnée sur le [sur le site d'origine](https://ns.sentiweb.fr/incidence/csv-schema-v1.json):
| Nom de colonne | Libellé de colonne |
|----------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| `week` | Semaine calendaire (ISO 8601) |
| `indicator` | Code de l'indicateur de surveillance |
| `inc` | Estimation de l'incidence de consultations en nombre de cas |
| `inc_low` | Estimation de la borne inférieure de l'IC95% du nombre de cas de consultation |
| `inc_up` | Estimation de la borne supérieure de l'IC95% du nombre de cas de consultation |
| `inc100` | Estimation du taux d'incidence du nombre de cas de consultation (en cas pour 100,000 habitants) |
| `inc100_low` | Estimation de la borne inférieure de l'IC95% du taux d'incidence du nombre de cas de consultation (en cas pour 100,000 habitants) |
| `inc100_up` | Estimation de la borne supérieure de l'IC95% du taux d'incidence du nombre de cas de consultation (en cas pour 100,000 habitants) |
| `geo_insee` | Code de la zone géographique concernée (Code INSEE) http://www.insee.fr/fr/methodes/nomenclatures/cog/ |
| `geo_name` | Libellé de la zone géographique (ce libellé peut être modifié sans préavis) |
La première ligne du fichier CSV est un commentaire, que nous ignorons en précisant `skip=1`.
### Téléchargement
```{r}
data = read.csv(data_url, skip=1)
```
Regardons ce que nous avons obtenu:
```{r}
head(data)
tail(data)
```
Y a-t-il des points manquants dans nos données ?
```{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:
```{r}
class(data$week)
class(data$inc)
```
Ce sont des entiers, tout va bien !
### Conversion des numéros de semaine
La gestion des dates est toujours un sujet délicat. Il y a un grand nombre de conventions différentes qu'il ne faut pas confondre. Notre jeux de données utilise un format que peu de logiciels savent traiter: les semaines en format [ISO-8601](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601). En `R`, il est géré par la bibliothèque [parsedate](https://cran.r-project.org/package=parsedate):
```{r}
library(parsedate)
```
Pour faciliter le traitement suivant, nous remplaçons ces semaines par les dates qui correspondent aux lundis. Voici une petite fonction qui fait la conversion pour une seule valeur:
```{r}
convert_week = function(w) {
ws = paste(w)
iso = paste0(substring(ws, 1, 4), "-W", substring(ws, 5, 6))
as.character(parse_iso_8601(iso))
}
```
Nous appliquons cette fonction à tous les points, créant une nouvelle colonne `date` dans notre jeu de données:
```{r}
data$date = as.Date(convert_week(data$week))
```
Vérifions qu'elle est de classe `Date`:
```{r}
class(data$date)
```
Les points sont dans l'ordre chronologique inverse, il est donc utile de les trier:
```{r}
data = data[order(data$date),]
```
C'est l'occasion pour faire une vérification: nos dates doivent être séparées d'exactement sept jours:
```{r}
all(diff(data$date) == 7)
```
### Inspection
Regardons enfin à quoi ressemblent nos données !
```{r}
plot(data$date, data$inc, type="l", xlab="Date", ylab="Incidence hebdomadaire")
```
Un zoom sur les dernières années montre mieux la localisation des pics en hiver. Le creux des incidences se trouve en été.
```{r}
with(tail(data, 200), plot(date, inc, type="l", xlab="Date", ylab="Incidence hebdomadaire"))
```
## L'incidence annuelle
### 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.
```{r}
pic_annuel = function(annee) {
debut = paste0(annee-1,"-08-01")
fin = paste0(annee,"-08-01")
semaines = data$date > debut & data$date <= fin
sum(data$inc[semaines], na.rm=TRUE)
}
```
Nous devons aussi faire attention aux premières et dernières années de notre jeux de données. Les données commencent en octobre 1984, ce qui ne permet pas de quantifier complètement le pic attribué à 1985. Nous l'enlevons donc de notre analyse. Par contre, pour une exécution en octobre 2018, les données se terminent après le 1er août 2018, ce qui nous permet d'inclure cette année.
```{r}
annees = 1986:2018
```
Nous créons un nouveau jeu de données pour l'incidence annuelle, en applicant la fonction `pic_annuel` à chaque année:
```{r}
inc_annuelle = data.frame(annee = annees,
incidence = sapply(annees, pic_annuel))
head(inc_annuelle)
```
### Inspection
Voici les incidences annuelles en graphique:
```{r}
plot(inc_annuelle, type="p", xlab="Année", ylab="Incidence annuelle")
```
### Identification des épidémies les plus fortes
Une liste triée par ordre décroissant d'incidence annuelle permet de plus facilement repérer les valeurs les plus élevées:
```{r}
head(inc_annuelle[order(-inc_annuelle$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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This source diff could not be displayed because it is too large. You can view the blob instead.
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title: "Mon premier document"
author: "Arnaud Legrand"
date: "10 octobre 2017"
output: word_document
---
## R Markdown
This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see <http://rmarkdown.rstudio.com>.
When you click the **Knit** button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
```{r cars}
summary(cars)
```
## Including Plots
You can also embed plots, for example:
```{r pressure, echo=FALSE}
plot(pressure)
```
Note that the `echo = FALSE` parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.
## Ma propre section
```{r}
x=1
x
```
```{r}
x = x + 10
x
```
```{r}
hist(rnorm(1000))
```
```{r}
hist(rnorm(100,mean = 2, sd = .2))
```
## Un petit exemple avec d'autres langages
```{python}
from math import *
x = 3.14
print(sin(x))
```
```{python}
print(sin(x))
```
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# -*- coding: utf-8 -*-
# -*- mode: org -*-
#+TITLE: Une petite démo d'Org-Mode
#+AUTHOR: Arnaud Legrand
#+STARTUP: overview indent inlineimages logdrawer
#+LANGUAGE: en
#+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" title="Standard" href="http://orgmode.org/worg/style/worg.css" type="text/css" />
#+PROPERTY: header-args :eval never-export
* Section 1
** Sous-section
* Section 2
** Foo
*** Hello
Avec du texte
- ici du *gras*
- et là, de /l'italique/
*** Salut
*** Etc
** Bar
** Baz
* Exécution de calculs :noexport:
#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
cars
#+end_src
#+RESULTS:
#+begin_example
speed dist
1 4 2
2 4 10
3 7 4
4 7 22
5 8 16
6 9 10
7 10 18
8 10 26
9 10 34
10 11 17
11 11 28
12 12 14
13 12 20
14 12 24
15 12 28
16 13 26
17 13 34
18 13 34
19 13 46
20 14 26
21 14 36
22 14 60
23 14 80
24 15 20
25 15 26
26 15 54
27 16 32
28 16 40
29 17 32
30 17 40
31 17 50
32 18 42
33 18 56
34 18 76
35 18 84
36 19 36
37 19 46
38 19 68
39 20 32
40 20 48
41 20 52
42 20 56
43 20 64
44 22 66
45 23 54
46 24 70
47 24 92
48 24 93
49 24 120
50 25 85
#+end_example
#+begin_src R :results output graphics :file (org-babel-temp-file "figure" ".png") :exports results :width 600 :height 400 :session *R*
plot(cars)
#+end_src
#+RESULTS:
[[file:/tmp/babel-148945lI/figure14894n0r.png]]
#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
(x=10)
#+end_src
#+RESULTS:
: [1] 10
#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
(x = x+10)
#+end_src
#+RESULTS:
: [1] 20
* Autres langages
#+begin_src python :results output :exports both
print(2+2)
#+end_src
#+RESULTS:
: 4
#+begin_src shell :results output :exports both
ls /tmp
#+end_src
#+RESULTS:
#+begin_example
babel-148945lI
babel-1933r-E
babel-7506nSG
emacs1000
emacs14894axZ
firefox-esr_alegrand
mozilla_alegrand0
pulse-PKdhtXMmr18n
RtmpsK10QZ
RtmpvMPlZs
ScientificMethodologyProjectGithub.ipynb
ssh-KQXcWTA8Cx6u
systemd-private-0461cab7d3944a9e974b73d23efc09af-apache2.service-QPpUU4
systemd-private-0461cab7d3944a9e974b73d23efc09af-colord.service-wdsVAi
systemd-private-0461cab7d3944a9e974b73d23efc09af-iio-sensor-proxy.service-UYGEGU
systemd-private-0461cab7d3944a9e974b73d23efc09af-ModemManager.service-FKfsh9
systemd-private-0461cab7d3944a9e974b73d23efc09af-rtkit-daemon.service-43AVDL
systemd-private-0461cab7d3944a9e974b73d23efc09af-systemd-timesyncd.service-4pB1fo
thunderbird_alegrand
tracker-extract-files.1000
tutoriel.pdf
#+end_example
#+begin_src shell :session *shell* :results output :exports both
hostname
#+end_src
#+RESULTS:
:
: icarus
#+begin_src shell :session *shell* :results output :exports both
ssh nipmuk
#+end_src
#+RESULTS:
: The programs included with the Debian GNU/Linux system are free software;
: the exact distribution terms for each program are described in the
: individual files in /usr/share/doc/*/copyright.
:
: Debian GNU/Linux comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY, to the extent
: permitted by applicable law.
: Last login: Tue Apr 10 12:10:47 2018 from ligone.imag.fr
#+begin_src shell :session *shell* :results output :exports both
hostname
ls /tmp/
#+end_src
#+RESULTS:
: nipmuk
: ATN452-P5785-Linux-X64.bin tina_update vgauthsvclog.txt.0
: P57 tn_pipe vmware-root
: ssh-0xgYrn2tUz upgrade_linux.batch
# Partie 1
## Sous-partie 1 : texte
Une phrase sans rien
*Une phrase en italique*
**Une phrase en gras**
Un lien vers [fun-mooc.fr](https://www.fun-mooc.fr/fr/)
Une ligne de ```code```
## Sous-partie 2 : listes
**Liste à puce** :
* Item
*sous-item
*sous-item
* Item
* Item
**Liste numérotée** :
1. Item
2. Item
3. Item
## Sous-partie 3 : code
```python
# Extrait de code
#!/usr/bin/python3
import sys
if len(sys.argv) > 1:
print("Hello " + sys.argv[1])
else:
print("Hello")
```