From 109091102a872a638114da7ee8229fb7e2c3aeae Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: 940499879042ac6c4719cc3155f4c4f6
 <940499879042ac6c4719cc3155f4c4f6@app-learninglab.inria.fr>
Date: Mon, 6 Dec 2021 14:53:26 +0000
Subject: [PATCH] Update analyse-syndrome-grippal.Rmd

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 module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.Rmd | 148 +++++++++-------------
 1 file changed, 60 insertions(+), 88 deletions(-)

diff --git a/module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.Rmd b/module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.Rmd
index 771e78f..775ed84 100644
--- a/module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.Rmd
+++ b/module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.Rmd
@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 title: "Analyse de l'incidence du syndrôme grippal"
-author: "Konrad Hinsen"
+author: "Olivier"
 output:
   pdf_document:
     toc: true
@@ -15,149 +15,121 @@ header-includes:
 - \hypersetup{colorlinks=true,pagebackref=true}
 ---
 
+NB: j'ai repris le header Konrad Kinsen
+
 ```{r setup, include=FALSE}
 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
-## Préparation des données
+## Import 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:
 ```{r}
-data_url = "http://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-3.csv"
-```
+data_url <- "https://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-3.csv"
 
-Voici l'explication des colonnes donnée sur le [sur le site d'origine](https://ns.sentiweb.fr/incidence/csv-schema-v1.json):
-
-| Nom de colonne | Libellé de colonne                                                                                                                |
-|----------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| `week`       | Semaine calendaire (ISO 8601)                                                                                                     |
-| `indicator`  | Code de l'indicateur de surveillance                                                                                              |
-| `inc`        | Estimation de l'incidence de consultations en nombre de cas                                                                       |
-| `inc_low`    | Estimation de la borne inférieure de l'IC95% du nombre de cas de consultation                                                     |
-| `inc_up`     | Estimation de la borne supérieure de l'IC95% du nombre de cas de consultation                                                     |
-| `inc100`     | Estimation du taux d'incidence du nombre de cas de consultation (en cas pour 100,000 habitants)                                   |
-| `inc100_low` | Estimation de la borne inférieure de l'IC95% du taux d'incidence du nombre de cas de consultation (en cas pour 100,000 habitants) |
-| `inc100_up`  | Estimation de la borne supérieure de l'IC95% du taux d'incidence du nombre de cas de consultation (en cas pour 100,000 habitants) |
-| `geo_insee`  | Code de la zone géographique concernée (Code INSEE) http://www.insee.fr/fr/methodes/nomenclatures/cog/                            |
-| `geo_name`   | Libellé de la zone géographique (ce libellé peut être modifié sans préavis)                                                       |
-
-La première ligne du fichier CSV est un commentaire, que nous ignorons en précisant `skip=1`.
-### Téléchargement
-```{r}
-data = read.csv(data_url, skip=1)
-```
+seasonal_flu <- read.csv(data_url, 
+                         skip = 1,
+                         na.strings = "_")
 
-Regardons ce que nous avons obtenu:
-```{r}
-head(data)
-tail(data)
-```
+#autre option 
+#seasonnal_flu <read.csv2("incidence-PAY-3.csv", skip = 1, na.strings = "_")
 
-Y a-t-il des points manquants dans nos données ?
-```{r}
-na_records = apply(data, 1, function (x) any(is.na(x)))
-data[na_records,]
-```
 
-Les deux colonnes qui nous intéressent sont `week` et `inc`. Vérifions leurs classes:
-```{r}
-class(data$week)
-class(data$inc)
+class(seasonal_flu$week)
+class(seasonal_flu$inc)
 ```
-Ce sont des entiers, tout va bien !
 
-### Conversion des numéros de semaine
-
-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):
+Chargement d'un paquet qui prend en compte le format de date.
 
 ```{r}
 library(parsedate)
 ```
 
-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:
+Puis transformation:
 
 ```{r}
-convert_week = function(w) {
-	ws = paste(w)
-	iso = paste0(substring(ws, 1, 4), "-W", substring(ws, 5, 6))
-	as.character(parse_iso_8601(iso))
+
+convert_date <- function(x){
+    ws = paste(x)
+    iso = paste0(substring(ws, 1 , 4),
+           "-W",
+           substring(ws, 5 ,6))
+    as.character(parsedate::parse_iso_8601(iso))
 }
+
+seasonal_flu$date <- as.Date(sapply(seasonal_flu$week, convert_date))
+
+class(seasonal_flu$week)
+
 ```
 
-Nous appliquons cette fonction à tous les points, créant une nouvelle colonne `date` dans notre jeu de données:
+### ordering data 
+
 ```{r}
-data$date = as.Date(convert_week(data$week))
+seasonal_flu <- seasonal_flu[order(seasonal_flu$date),]
 ```
 
-Vérifions qu'elle est de classe `Date`:
+
+Verification visuelle:
+
 ```{r}
-class(data$date)
+head(seasonal_flu)
 ```
 
-Les points sont dans l'ordre chronologique inverse, il est donc utile de les trier:
+Vérification si toutes les semaines font bien 7j.
+
 ```{r}
-data = data[order(data$date),]
+all(diff(seasonal_flu$date) == 7)
 ```
 
-C'est l'occasion pour faire une vérification: nos dates doivent être séparées d'exactement sept jours:
+Verfication à l'aide d'un graphique:
+
 ```{r}
-all(diff(data$date) == 7)
+with(seasonal_flu, plot(date, inc, type = "l"))
 ```
 
-### Inspection
+Si on regarde les 200 dernières senaines (effet COVID):
 
-Regardons enfin à quoi ressemblent nos données !
 ```{r}
-plot(data$date, data$inc, type="l", xlab="Date", ylab="Incidence hebdomadaire")
+with(tail(seasonal_flu, 200), plot(date, inc, type = "l"))
 ```
 
-Un zoom sur les dernières années montre mieux la localisation des pics en hiver. Le creux des incidences se trouve en été.
+## exclusion ce certaine données
+
+
+
 ```{r}
-with(tail(data, 200), plot(date, inc, type="l", xlab="Date", ylab="Incidence hebdomadaire"))
+pic_annule <- function(annee){
+    debut = paste0(annee - 1,  "-08-01")
+    fin = paste0(annee,  "-08-01")
+    semaines = seasonal_flu$date > debut & seasonal_flu$date <= fin
+    sum(seasonal_flu$inc[semaines], na.rm = TRUE)
+}
 ```
 
-## L'incidence annuelle
 
-### Calcul
+J'ai gardé les mêmes années que l'instructeur, au début pour avoir une année complête et à la fin pour avoir des résultats similaires. 
 
-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)
-      }
+annees <- 1986:2017
 ```
 
-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}
-annees = 1986:2018
+incidence_annuelle <- data.frame(annee = annees,
+                                incidence = sapply(annees, pic_annule))
 ```
 
-Nous créons un nouveau jeu de données pour l'incidence annuelle, en applicant la fonction `pic_annuel` à chaque année:
 ```{r}
-inc_annuelle = data.frame(annee = annees,
-                          incidence = sapply(annees, pic_annuel))
-head(inc_annuelle)
-```
+head(incidence_annuelle)
 
-### Inspection
+plot(incidence_annuelle$incidence, type = "p")
+```
 
-Voici les incidences annuelles en graphique:
 ```{r}
-plot(inc_annuelle, type="p", xlab="Année", ylab="Incidence annuelle")
+head(incidence_annuelle[order(-incidence_annuelle$incidence),])
 ```
 
-### Identification des épidémies les plus fortes
 
-Une liste triée par ordre décroissant d'incidence annuelle permet de plus facilement repérer les valeurs les plus élevées:
 ```{r}
-head(inc_annuelle[order(-inc_annuelle$incidence),])
+hist(incidence_annuelle$incidence, breaks = 10)
 ```
 
-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(inc_annuelle$incidence, breaks=10, xlab="Incidence annuelle", ylab="Nb d'observations", main="")
-```
-- 
2.18.1