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Ajout du travail supplémentaire

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......@@ -10,6 +10,25 @@
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script>
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script>
* Environnement
#+NAME: environnement
#+BEGIN_SRC python :session "Environ" :results output
import sys, pandas, matplotlib
print('Python:', sys.version)
print('Pandas:', pandas.__version__)
print('matplotlib:', matplotlib.__version__)
#+END_SRC
#+RESULTS: environnement
: Python: 3.7.3 (default, Mar 6 2020, 22:34:30)
: [Clang 11.0.3 (clang-1103.0.32.29)]
: Pandas: 1.0.3
: matplotlib: 3.2.1
:
:
* Tâche
Le but est ici de reproduire des graphes semblables à ceux du
......@@ -448,3 +467,25 @@ fig.savefig('log_plot.png')
#+END_SRC
#+RESULTS: log
* Pousser plus loin
Vous pourrez également utiliser les données de décès
(=timeseriescovid19deathsglobal.csv=) et refaire les courbes, mais
là encore, faites attention lors de l'interprétation. Ces courbes,
même si elles paraissent effrayantes, doivent être comparées à la
mortalité « normale ». Pour la France des données sont disponibles sur
le site de l'INSEE : https://www.insee.fr/fr/information/4470857,
ainsi que dans les « Points hebdomadaires » de surveillance de la
mortalité diffusés par Santé publique France, comme celui de la
semaine 12 (le site étant très mal conçu pour quiconque souhaite
une information spécifique, le plus simple est de passer par un moteur
de recherche généraliste…).
Pour atténuer les effets dus aux méthodes de comptage, etc., vous
pourrez, une fois l'épidémie terminée, prendre les données du nombre
total de décès et les normaliser pour 1000 habitants du pays concerné.
Vous irez ensuite chercher les données sur le nombre de lits d'hôpital
pour 1000 habitants sur le site de l'OCDE et vous pourrez corréler les
deux (c'est-à-dire, faire un graphe avec le nombre de lits en abscisse
et le nombre de décès en ordonnée)…
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