diff --git a/module3/exo1/mon-analyse.Rmd b/module3/exo1/mon-analyse.Rmd
index c61a98003b37b9dbcc1e69cf47b5e5e9e9d47269..5229db86f42493fd727e0b5bcfd4d53534c55ea8 100644
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@@ -88,3 +88,64 @@ with(tail(data,200),plot(date,inc,type="l"))
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 on voit un pic en début d'année (hiver)
+
+
+# questions et réponses
+
+Les questions que l'on se pose :
+1. dans quelle année y avait-il les épidémies les plus fortes ?
+2. quelle est la fréquence d'épidémies faibles, moyennes, et fortes ?
+
+On veut regarder les données par années, mais conserver le pic d'épidémie (qui chevauche une année civile) : on prendra les données du 1er août d'une année au 1er août de l'année d'après
+
+## 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$inc[semaines], na.rm=TRUE)
+}
+```
+on ne tient pas compte de la première année (1985) car on a les données que à partir d'octobre 1984, on n'aura donc pas le pic correct de 1985. pour la dernière année 2020, on l'enlève aussi puisqu'on a a les données que jusqu'en mars
+```{r}
+annees<-1986:2019
+```
+
+nouveau tableau avec les incidences par année
+
+```{r}
+incidence_annuelle<-data.frame(annee=annees,incidence=sapply(annees,pic_annuel))
+```
+
+```{r}
+head(incidence_annuelle)
+```
+
+### Inspection
+
+```{r}
+plot(incidence_annuelle,type="p")
+```
+
+### Identification des épidémies les plus fortes
+
+trier les données par incidence :
+
+```{r}
+incidence_annuelle[order(-incidence_annuelle$incidence),]
+```
+
+les années où il y a eu le plus d'incidence sont 1989, 1990 et 1986
+
+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(incidence_annuelle$incidence, breaks=10, xlab="Incidence annuelle", ylab="Nb d'observations",main="")
+```