title: "Analyse de l'incidence du syndrôme grippal"
title: "Analyse de l'incidence du syndrôme grippal"
author: "Konrad Hinsen"
author: "Konrad Hinsen"
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- \usepackage[french]{babel}
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- \usepackage[upright]{fourier}
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- \hypersetup{colorlinks=true,pagebackref=true}
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---
---
```{r setup, include=FALSE}
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```
```
## Préparation des données
## 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:
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:
Voici l'explication des colonnes donnée sur le [sur le site d'origine](https://ns.sentiweb.fr/incidence/csv-schema-v1.json):
Rien ne garantit que l'URL reste toujours valable, ni que les données seront toujours les mêmes. Pour palier à ce problème et garantir la reproductibilité, nous allons d'abord faire une copie locale des données, puis utiliser ces données pour l'analyse.
data <- read.csv(local_data, skip = 1, na.strings=c("-"))
class(data$inc)
# ou
```
data <- read.csv("incidence-PAY-3.csv", skip = 1, na.strings=c("-"))
Ce sont des entiers, tout va bien !
```
### Conversion des numéros de semaine
Regardons ce que nous avons obtenu:
```{r}
La gestion des dates est toujours un sujet délicat. Il y a un grand nombre de conventions différentes qu'il ne faut pas confondre. Notre jeux de données utilise un format que peu de logiciels savent traiter: les semaines en format [ISO-8601](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601). En `R`, il est géré par la bibliothèque [parsedate](https://cran.r-project.org/package=parsedate):
head(data)
tail(data)
```{r}
```
library(parsedate)
```
Y a-t-il des points manquants dans nos données ?
```{r}
Pour faciliter le traitement suivant, nous remplaçons ces semaines par les dates qui correspondent aux lundis. Voici une petite fonction qui fait la conversion pour une seule valeur:
na_records = apply(data, 1, function (x) any(is.na(x)))
data[na_records,]
```{r}
```
convert_week = function(w) {
ws = paste(w)
Les deux colonnes qui nous intéressent sont `week` et `inc`. Vérifions leurs classes:
iso = paste0(substring(ws, 1, 4), "-W", substring(ws, 5, 6))
```{r}
as.character(parse_iso_8601(iso))
class(data$week)
}
class(data$inc)
```
```
Ce sont des entiers, tout va bien !
Nous appliquons cette fonction à tous les points, créant une nouvelle colonne `date` dans notre jeu de données:
```{r}
### Conversion des numéros de semaine
data$date = as.Date(convert_week(data$week))
```
La gestion des dates est toujours un sujet délicat. Il y a un grand nombre de conventions différentes qu'il ne faut pas confondre. Notre jeux de données utilise un format que peu de logiciels savent traiter: les semaines en format [ISO-8601](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601). En `R`, il est géré par la bibliothèque [parsedate](https://cran.r-project.org/package=parsedate):
Vérifions qu'elle est de classe `Date`:
```{r}
```{r}
library(parsedate)
class(data$date)
```
```
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:
Les points sont dans l'ordre chronologique inverse, il est donc utile de les trier:
```{r}
```{r}
data = data[order(data$date),]
convert_week = function(w) {
```
ws = paste(w)
iso = paste0(substring(ws, 1, 4), "-W", substring(ws, 5, 6))
C'est l'occasion pour faire une vérification: nos dates doivent être séparées d'exactement sept jours:
as.character(parse_iso_8601(iso))
```{r}
}
all(diff(data$date) == 7)
```
```
Nous appliquons cette fonction à tous les points, créant une nouvelle colonne `date` dans notre jeu de données:
Les points sont dans l'ordre chronologique inverse, il est donc utile de les trier:
```
```{r}
data = data[order(data$date),]
## L'incidence annuelle
```
### Calcul
C'est l'occasion pour faire une vérification: nos dates doivent être séparées d'exactement sept jours:
```{r}
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.
all(diff(data$date) == 7)
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.
Un zoom sur les dernières années montre mieux la localisation des pics en hiver. Le creux des incidences se trouve en été.
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.
Nous créons un nouveau jeu de données pour l'incidence annuelle, en applicant la fonction `pic_annuel` à chaque année:
```{r}
### Calcul
inc_annuelle = data.frame(annee = annees,
incidence = sapply(annees, pic_annuel))
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.
head(inc_annuelle)
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.
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}
Une liste triée par ordre décroissant d'incidence annuelle permet de plus facilement repérer les valeurs les plus élevées:
Nous créons un nouveau jeu de données pour l'incidence annuelle, en applicant la fonction `pic_annuel` à chaque année:
```{r}
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.
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.
