diff --git a/module3/exo2/exercice_fr.Rmd b/module3/exo2/exercice_fr.Rmd index ef279169858ea75e8551d8e2e492557aca44cc83..9aeb4de7e7298935031207df762f2e89b41e550f 100644 --- a/module3/exo2/exercice_fr.Rmd +++ b/module3/exo2/exercice_fr.Rmd @@ -124,14 +124,14 @@ with(tail(data, 200), plot(date, inc, type="l", xlab="Date", ylab="Incidence heb 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") + debut = paste0(annee-1,"-09-01") + fin = paste0(annee,"-09-01") semaines = data$date > debut & data$date <= fin sum(data$inc[semaines], na.rm=TRUE) } ``` -Nous devons aussi faire attention aux premières et dernières années de notre jeux de données. Les données commencent en octobre 1984, ce qui ne permet pas de quantifier complètement le pic attribué à 1985. Nous l'enlevons donc de notre analyse. Par contre, pour une exécution en octobre 2018, les données se terminent après le 1er août 2018, ce qui nous permet d'inclure cette année. +Nous devons aussi faire attention aux premières et dernières années de notre jeux de données. Les données commencent en septembe 1991, ce qui ne permet pas de quantifier complètement le pic attribué à 1985. Nous l'enlevons donc de notre analyse. Par contre, pour une exécution en octobre 2018, les données se terminent après le 1er août 2018, ce qui nous permet d'inclure cette année. ```{r} annees = 1986:2018 ``` @@ -157,7 +157,19 @@ Une liste triée par ordre décroissant d'incidence annuelle permet de plus faci head(inc_annuelle[order(-inc_annuelle$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. +```{r} +hist(inc_annuelle$incidence, breaks=10, xlab="Incidence annuelle", ylab="Nb d'observations", main="") +``` + +### Identification des épidémies les plus faible + +Une liste triée par ordre croissant d'incidence annuelle permet de plus facilement repérer les valeurs les plus élevées: +```{r} +head(inc_annuelle[order(inc_annuelle$incidence),]) +``` + +Enfin, un histogramme montre bien que les épidémies faibles. ```{r} hist(inc_annuelle$incidence, breaks=10, xlab="Incidence annuelle", ylab="Nb d'observations", main="") ``` \ No newline at end of file