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Analyse de l'incidence de la varicelle en France depuis 1991

parent eae3f65a
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title: "Votre titre"
author: "Votre nom"
date: "La date du jour"
output: html_document
title: "Analyse de l'incidence de la varicelle"
author: "Matthieu Haas"
date: "1 février 2021"
output:
pdf_document: default
html_document: default
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Le présent document a pour vocation d'analyser l'incidence de la varicelle en France depuis 1991. Ce jeu de données est disponible en ligne via le réseau Sentinelle.
```{r}
data_url= "https://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-7.csv"
```
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```{r}
data = read.csv(file = data_url, skip = 1)
head(data)
```
## Quelques explications
```{r}
lines_na = apply(data, 1, function(x) any(is.na(x)))
data[lines_na,]
```
```{r}
library(parsedate)
```
Ceci est un document R markdown que vous pouvez aisément exporter au format HTML, PDF, et MS Word. Pour plus de détails sur R Markdown consultez <http://rmarkdown.rstudio.com>.
```{r}
convert_week = function(date){
ws = paste(date)
iso =paste0(substring(ws, 1, 4), "-W", substring(ws, 5,6))
as.character(parse_iso_8601(iso))
}
```
Lorsque vous cliquerez sur le bouton **Knit** ce document sera compilé afin de ré-exécuter le code R et d'inclure les résultats dans un document final. Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code R de la façon suivante:
```{r}
data$date = as.Date(sapply(data$week, convert_week))
```
```{r cars}
summary(cars)
```{r}
class(data$date)
```
Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:
```{r}
data = data[order(data$date),]
head(data)
```
```{r pressure, echo=FALSE}
plot(pressure)
```{r}
all(diff(data$date)==7)
```
```{r}
with(data,plot(date,inc, type = "l"))
```
```{r}
pic_annuel=function(annee){
debut = paste0(annee-1, "-09-01")
fin = paste0(annee, "-09-01")
semaines = data$date > debut & data$date <= fin
sum(data$inc[semaines],na.rm=TRUE)
}
```
```{r}
annees = 1991 : 2020
```
Vous remarquerez le paramètre `echo = FALSE` qui indique que le code ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas utiliser ce paramètre car l'objectif est que vos analyses de données soient parfaitement transparentes pour être reproductibles.
```{r}
incidence_annuelle = data.frame(annee = annees, incidence = sapply(annees, pic_annuel))
```
Comme les résultats ne sont pas stockés dans les fichiers Rmd, pour faciliter la relecture de vos analyses par d'autres personnes, vous aurez donc intérêt à générer un HTML ou un PDF et à le commiter.
```{r}
head(incidence_annuelle)
```
```{r}
plot(incidence_annuelle, type = "p")
```
Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.
```{r}
head(incidence_annuelle[order(-incidence_annuelle$incidence),])
```
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