Update analyse-syndrome-grippal.Rmd

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title: "Analyse de l'incidence du syndrôme grippal" title: "Analyse de l'incidence de la varicelle"
author: "Marthyna Luiza Weber" author: "Marthyna Luiza Weber"
output: output:
pdf_document: pdf_document:
...@@ -21,14 +21,14 @@ knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) ...@@ -21,14 +21,14 @@ knitr::opts_chunk$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 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:
```{r} ```{r}
data_url = "http://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-3.csv" data_url = "http://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-7.csv"
``` ```
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. 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} ```{r}
data_file = "syndrome-grippal.csv" data_file = "varicelle.csv"
if (!file.exists(data_file)) { if (!file.exists(data_file)) {
download.file(data_url, data_file, method="auto") download.file(data_url, data_file, method="auto")
} }
...@@ -119,7 +119,7 @@ Regardons enfin à quoi ressemblent nos données ! ...@@ -119,7 +119,7 @@ Regardons enfin à quoi ressemblent nos données !
plot(data$date, data$inc, type="l", xlab="Date", ylab="Incidence hebdomadaire") 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. Un zoom sur les dernières années montre mieux la localisation des pics en primtemps. Le creux des incidences se trouve en automne.
```{r} ```{r}
with(tail(data, 200), plot(date, inc, type="l", xlab="Date", ylab="Incidence hebdomadaire")) with(tail(data, 200), plot(date, inc, type="l", xlab="Date", ylab="Incidence hebdomadaire"))
``` ```
...@@ -128,20 +128,20 @@ with(tail(data, 200), plot(date, inc, type="l", xlab="Date", ylab="Incidence heb ...@@ -128,20 +128,20 @@ with(tail(data, 200), plot(date, inc, type="l", xlab="Date", ylab="Incidence heb
### Calcul ### 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. Étant donné que le pic de l'épidémie se situe en primteps, à cheval entre deux années civiles, nous définissons la période de référence entre deux minima de l'incidence, du 1er septembre de l'année $N$ au 1er septembre 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 la varicelle est très faible en automne, 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. 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} ```{r}
pic_annuel = function(annee) { pic_annuel = function(annee) {
debut = paste0(annee-1,"-08-01") debut = paste0(annee-1,"-09-01")
fin = paste0(annee,"-08-01") fin = paste0(annee,"-09-01")
semaines = data$date > debut & data$date <= fin semaines = data$date > debut & data$date <= fin
sum(data$inc[semaines], na.rm=TRUE) sum(data$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. Nous devons aussi faire attention aux premières et dernières années de notre jeux de données. Les données commencent en decembre 1990, ce qui ne permet pas de quantifier complètement le pic attribué à 1991. Nous l'enlevons donc de notre analyse. Pareillement, pour une exécution en mars 2023, les données se terminent avant le 1er septembre 2023, ce qui nous ne permet pas d'inclure cette année.
```{r} ```{r}
annees = 1986:2018 annees = 1992:2022
``` ```
Nous créons un nouveau jeu de données pour l'incidence annuelle, en applicant la fonction `pic_annuel` à chaque année: Nous créons un nouveau jeu de données pour l'incidence annuelle, en applicant la fonction `pic_annuel` à chaque année:
...@@ -163,6 +163,7 @@ plot(inc_annuelle, type="p", xlab="Année", ylab="Incidence annuelle") ...@@ -163,6 +163,7 @@ plot(inc_annuelle, type="p", xlab="Année", ylab="Incidence annuelle")
Une liste triée par ordre décroissant d'incidence annuelle permet de plus facilement repérer les valeurs les plus élevées: Une liste triée par ordre décroissant d'incidence annuelle permet de plus facilement repérer les valeurs les plus élevées:
```{r} ```{r}
head(inc_annuelle[order(-inc_annuelle$incidence),]) head(inc_annuelle[order(-inc_annuelle$incidence),])
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. 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.
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