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title: "Analyse de l'incidence de la varicelle" 
author: "BINI KOFFI MARC"
date: "22/04//2020"
output: html_document
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

## Préparation des données
Les données de l'incidence de la varicelle 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 1991 et se termine avec une semaine récente. L'URL est: http://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-7.csv

### Enregistrement des données localement 
Pour nous protéger contre une éventuelle disparition ou modification du serveur du Réseau Sentinelles, nous faisons une copie locale de ce jeux de données que nous préservons avec notre analyse.

```{r}
data_url = "http://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-7.csv"
data_file = "Varicelle.csv"	
if (!file.exists(data_file)) {	
  download.file(data_url, data_file, method="auto")	
}
```

La première ligne du fichier CSV est un commentaire, que nous ignorons en précisant `skip=1`.	
### Lecture	
```{r}	
data = read.csv(data_file, 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,"-09-01")
      fin = paste0(annee,"-09-01")
      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 decembre 1990 et se termine en avril 2020. Cela  ne permet pas de quantifier complètement les pics attribués à 1990 et 2020. Nous les enlevons donc de notre analyse. 
```{r}
annees = 1991:2019
```

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),])
```

### Identification des épidémies les plus faibles 
```{r}
tail(inc_annuelle[order(-inc_annuelle$incidence),])