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Date: Wed, 12 Feb 2025 13:21:51 +0000
Subject: [PATCH] Update analyse-syndrome-grippal.Rmd

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 module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.Rmd | 22 +++++++++++++++++++---
 1 file changed, 19 insertions(+), 3 deletions(-)

diff --git a/module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.Rmd b/module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.Rmd
index 771e78f..a6ab13d 100644
--- a/module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.Rmd
+++ b/module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.Rmd
@@ -44,7 +44,8 @@ Voici l'explication des colonnes donnée sur le [sur le site d'origine](https://
 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)
+library(readr)
+data <- read.csv("D:/Codes/mooc-rr/module3/exo1/inc-3-PAY.csv", skip=1)
 ```
 
 Regardons ce que nous avons obtenu:
@@ -64,7 +65,14 @@ Les deux colonnes qui nous intéressent sont `week` et `inc`. Vérifions leurs c
 class(data$week)
 class(data$inc)
 ```
-Ce sont des entiers, tout va bien !
+La colonne "inc" contient des chaines de caracteres au lien de nombres entiers. 
+Je vais convertir ces donnees en nombre entiers.
+
+```{r}
+data[,"inc"] <- as.numeric(data[,"inc"])
+data[,"inc"] <- as.integer(data[,"inc"])
+```
+
 
 ### Conversion des numéros de semaine
 
@@ -82,6 +90,8 @@ convert_week = function(w) {
 	iso = paste0(substring(ws, 1, 4), "-W", substring(ws, 5, 6))
 	as.character(parse_iso_8601(iso))
 }
+x = convert_week(202120)
+x
 ```
 
 Nous appliquons cette fonction à tous les points, créant une nouvelle colonne `date` dans notre jeu de données:
@@ -122,6 +132,12 @@ with(tail(data, 200), plot(date, inc, type="l", xlab="Date", ylab="Incidence heb
 
 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}
+class(data$inc)
+```
+
+
 ```{r}
 pic_annuel = function(annee) {
       debut = paste0(annee-1,"-08-01")
@@ -133,7 +149,7 @@ pic_annuel = function(annee) {
 
 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
+annees = 1986:2025
 ```
 
 Nous créons un nouveau jeu de données pour l'incidence annuelle, en applicant la fonction `pic_annuel` à chaque année:
-- 
2.18.1