Update exercice_fr.Rmd

module3/exo2/exercice_fr.Rmd

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 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
-## Quelques explications
+### Diriger R vers le repertoir où se trouve la base des données téléchargée et lire le ficher CSV. 
 
-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>.
+```{r}
+setwd("C:/Users/dell/Desktop/MOOC REPRODUCTIBILITE/MODULE 3")
+data <- read.csv("incidence-PAY-3.csv", header=TRUE, 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)
+```
 
-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:
+Les points sont dans l'ordre chronologique inverse, il est donc utile de les trier:
+```{r}
+data = data[order(data$date),]
+```
 
-```{r cars}
-summary(cars)
+C'est l'occasion pour faire une vérification: nos dates doivent être séparées d'exactement sept jours:
+```{r}
+all(diff(data$date) == 7)
 ```
 
-Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:
+### Inspection
 
-```{r pressure, echo=FALSE}
-plot(pressure)
+Regardons enfin à quoi ressemblent nos données !
+```{r}
+plot(data$date, data$inc, type="l", xlab="Date", ylab="Incidence hebdomadaire")
 ```
 
-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. 
+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),])
+```
 
-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.
 
-Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.