Il y a une erreur dans votre exercice, l'année avec le moins d'apidémie de...

Il y a une erreur dans votre exercice, l'année avec le moins d'apidémie de variacelle n'est pas 2002.
C'est soit 2001, soit 2019!!

module3/exo2/exercice_fr.Rmd

 ---
-title: "Votre titre"
-author: "Votre nom"
-date: "La date du jour"
+title: "Analyse de l'incidence de la varicelle"
+author: "Ariane Ducher"
+date: "28 octobre 2020"
 output: html_document
 ---
 
@@ -10,24 +10,181 @@ output: html_document
 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
-## Quelques explications
 
-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>.
+## Préparation des données
 
-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 données de l'incidence du 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:
 
-```{r cars}
-summary(cars)
+```{r}
+data_url = "http://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-7.csv"
 ```
 
-Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:
+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. Il est inutile et même risquée de télécharger les données à chaque exécution, car dans le cas d'une panne nous pourrions remplacer nos données par un fichier défectueux. Pour cette raison, nous téléchargeons les données seulement si la copie locale n'existe pas.
 
-```{r pressure, echo=FALSE}
-plot(pressure)
+```{r}
+data_file = "varicelle.csv"
+if (!file.exists(data_file)) {
+    download.file(data_url, data_file, method="auto")
+}
+```
+
+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`.
+
+### Lecture
+```{r}
+data = read.csv(data_file, skip=1)
+```
+
+
+Regardons ce que nous avons obtenu:
+
+```{r}
+head(data)
+```
+
+```{r}
+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$week)
+```
+```{r}
+class(data$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),]
+head(data)
+```
+
+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$inc, type="l", xlab="Date", ylab="Incidence hebdomadaire")
+with(data, plot(date, inc, type="l", xlab="Date", ylab="Incidence hebdomadaire"))
+
+```
+*les deux formaules sont équivalentes*
+
+Un zoom sur les dernières années montre mieux la localisation des pics en hiver. Le creux des incidences se trouve en été.
+```{r}
+with(tail(data, 200), plot(date, inc, type="l", xlab="Date", ylab="Incidence hebdomadaire"))
+```
+
+## L'incidence annuelle
+
+### Calcul
+
+L'argument `na.rm=True` dans la sommation précise qu'il faut supprimer/ignorer les points manquants. Ce choix est raisonnable car il n'y a qu'un seul point manquant, dont l'impact ne peut pas être très fort.
+```{r}
+pic_annuel = function(annee) {
+      debut = paste0(annee,"-01-01")
+      fin = paste0(annee+1,"-01-01")
+      semaines = data$date > debut & data$date <= fin
+      sum(data$inc[semaines], na.rm=TRUE)
+      }
+```
+
+
+
+```{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$incidence),])
+tail(inc_annuelle[order(-inc_annuelle$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="")
 ```
 
-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. 
 
-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.