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...@@ -2,7 +2,9 @@ ...@@ -2,7 +2,9 @@
title: "TP évalué par les pairs" title: "TP évalué par les pairs"
author: "Loïck Kléparski" author: "Loïck Kléparski"
date: "18/02/2021" date: "18/02/2021"
output: html_document output:
pdf_document: default
html_document: default
--- ---
...@@ -34,7 +36,8 @@ url_data_co2_locale = "D:/PhD formations/formation recherche reproductible/mooc- ...@@ -34,7 +36,8 @@ url_data_co2_locale = "D:/PhD formations/formation recherche reproductible/mooc-
Après un examen visiuel du fichier csv, l'on constate que les données commencent à la ligne 45. L'on peut donc "skipper" les 44 premières lignes. La première colonne correspond aux dates et la seconde aux concentration de CO2 en ppm. Après un examen visiuel du fichier csv, l'on constate que les données commencent à la ligne 45. L'on peut donc "skipper" les 44 premières lignes. La première colonne correspond aux dates et la seconde aux concentration de CO2 en ppm.
```{r} ```{r}
data_co2 = read.csv(url_data_co2_locale, skip = 44, col.names = c("dates","CO2"), header = FALSE) data_co2 = read.csv(url_data_co2_locale, skip = 44,
col.names = c("dates","CO2"), header = FALSE)
``` ```
On vérifie le type de données dans chaque colonne. On vérifie le type de données dans chaque colonne.
...@@ -61,12 +64,14 @@ data_co2[na_records,] ...@@ -61,12 +64,14 @@ data_co2[na_records,]
On peut à présent représenter graphiquement la relation entre la concentration en CO2 et le temps: On peut à présent représenter graphiquement la relation entre la concentration en CO2 et le temps:
```{r} ```{r}
plot(data_co2$CO2 ~ data_co2$dates2, type = "l", col = "blue", xlab = "Time", ylab = "CO2 in ppm") plot(data_co2$CO2 ~ data_co2$dates2, type = "l",
col = "blue", xlab = "Time", ylab = "CO2 in ppm")
``` ```
On zoom sur la fin des données pour mieux voir la périodicité. On zoom sur la fin des données pour mieux voir la périodicité.
```{r} ```{r}
plot(data_co2$CO2[c(3000:3208)] ~ data_co2$dates2[c(3000:3208)], type = "l", col = "blue", xlab = "Time", ylab = "CO2 in ppm") plot(data_co2$CO2[c(3000:3208)] ~ data_co2$dates2[c(3000:3208)], type = "l",
col = "blue", xlab = "Time", ylab = "CO2 in ppm")
``` ```
On peut donc constater la présence d'une périodicité, qui semble à première vue être annuelle, et d'une tendance générale à l'augmentation. On peut donc constater la présence d'une périodicité, qui semble à première vue être annuelle, et d'une tendance générale à l'augmentation.
...@@ -121,8 +126,10 @@ On plot le résultat ...@@ -121,8 +126,10 @@ On plot le résultat
```{r} ```{r}
plot(trend ~ data_co2$dates2, type = "l", col = "red", xlab = "", ylab = "", axes = FALSE) plot(trend ~ data_co2$dates2, type = "l", col = "red", xlab = "", ylab = "", axes = FALSE)
par(new = T) par(new = T)
plot(data_co2$CO2 ~ data_co2$dates2, type = "l", col = "blue", xlab = "Time", ylab = "CO2 in ppm") plot(data_co2$CO2 ~ data_co2$dates2, type = "l", col = "blue",
legend(1, 400, legend = c("tendance", "raw data"), col = c("red", "blue"), lty = 1, cex = 1) xlab = "Time", ylab = "CO2 in ppm")
legend(1, 400, legend = c("tendance", "raw data"),
col = c("red", "blue"), lty = 1, cex = 1)
``` ```
On extrait ensuite la tendance des données avec la formule suivante $Y_{i Detrend} = Y_{i} - \hat{Y_{i}}$, avec $Y_{i}$ les concentrations en CO2 et $\hat{Y_{i}}$ la tendance estimé avec la moyenne mobile. On extrait ensuite la tendance des données avec la formule suivante $Y_{i Detrend} = Y_{i} - \hat{Y_{i}}$, avec $Y_{i}$ les concentrations en CO2 et $\hat{Y_{i}}$ la tendance estimé avec la moyenne mobile.
...@@ -131,7 +138,8 @@ data_co2$CO2dt = data_co2$CO2 - trend ...@@ -131,7 +138,8 @@ data_co2$CO2dt = data_co2$CO2 - trend
``` ```
On plot le résultat pour voir si cela a marché. On plot le résultat pour voir si cela a marché.
```{r} ```{r}
plot(data_co2$CO2dt ~ data_co2$dates2, type = "l", col = "blue", xlab = "Time", ylab = "Detrend CO2 in ppm") plot(data_co2$CO2dt ~ data_co2$dates2, type = "l", col = "blue",
xlab = "Time", ylab = "Detrend CO2 in ppm")
``` ```
Pour caractériser l'oscillation périodique, nous allons effectué une mesure d'autocorrelation avec la fonction `acf` sur les données détentancées: Pour caractériser l'oscillation périodique, nous allons effectué une mesure d'autocorrelation avec la fonction `acf` sur les données détentancées:
...@@ -154,10 +162,13 @@ model ...@@ -154,10 +162,13 @@ model
Et sa représentation graphique. Et sa représentation graphique.
```{r} ```{r}
output = polyval(model, seq(1,3208)) output = polyval(model, seq(1,3208))
plot(output ~ data_co2$dates2, type = "l", col = "red", axes = FALSE, xlab = "", ylab = "", lwd = 2) plot(output ~ data_co2$dates2, type = "l", col = "red", axes = FALSE,
xlab = "", ylab = "", lwd = 2)
par(new = T) par(new = T)
plot(data_co2$CO2 ~ data_co2$dates2, type = "l", col = "blue", xlab = "Time", ylab = "CO2 in ppm") plot(data_co2$CO2 ~ data_co2$dates2, type = "l", col = "blue",
legend(1, 400, legend = c("model", "raw data"), col = c("red", "blue"), lty = 1, cex = 1) xlab = "Time", ylab = "CO2 in ppm")
legend(1, 400, legend = c("model", "raw data"),
col = c("red", "blue"), lty = 1, cex = 1)
``` ```
Malheureusement, nous ne sommes pas parvenu à ajuster le polynome en considérant les dates en tant que tel. Malheureusement, nous ne sommes pas parvenu à ajuster le polynome en considérant les dates en tant que tel.
...@@ -189,8 +200,9 @@ Et représenter graphiquement le résultat. ...@@ -189,8 +200,9 @@ Et représenter graphiquement le résultat.
```{r} ```{r}
plot(output2 ~ date_new, type = "l", col = "red", xlab = "", ylab = "", lwd = 2) plot(output2 ~ date_new, type = "l", col = "red", xlab = "", ylab = "", lwd = 2)
par(new = T) par(new = T)
plot(c(data_co2$CO2, rep(NA, length(last_date+weeks(1:209)))) ~ date_new, type = "l", col = "blue", axes = FALSE, xlab = "Time", ylab = "CO2 in ppm") plot(c(data_co2$CO2, rep(NA, length(last_date+weeks(1:209)))) ~ date_new, type = "l",
col = "blue", axes = FALSE, xlab = "Time", ylab = "CO2 in ppm")
legend(1, 400, legend = c("model", "raw data"), col = c("red", "blue"), lty = 1, cex = 1) legend(1, 400, legend = c("model", "raw data"), col = c("red", "blue"), lty = 1, cex = 1)
``` ```
Notre modèle sous estime beaucoup l'accroissement de la concentration en CO2. Notre modèle est loin d'être parfait et sous estime l'accroissement de la concentration en CO2.
module3/exo3/exercice_fr.aux 0 → 100644
View file @ 14f10067
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\BKM@entry{id=1,dest={73656374696F6E2A2E31},srcline={112}}{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}
\BKM@entry{id=2,dest={73656374696F6E2A2E32},srcline={145}}{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}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{Etude de la concentration de CO2 dans l'atmosphère depuis 1958}{1}{section*.1}\protected@file@percent }
\newlabel{etude-de-la-concentration-de-co2-dans-latmosphuxe8re-depuis-1958}{{}{1}{Etude de la concentration de CO2 dans l'atmosphère depuis 1958}{section*.1}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{1. Réalisez un graphique qui vous montrera une oscillation périodique superposée à une évolution systématique plus lente.}{1}{section*.2}\protected@file@percent }
\newlabel{ruxe9alisez-un-graphique-qui-vous-montrera-une-oscillation-puxe9riodique-superposuxe9e-uxe0-une-uxe9volution-systuxe9matique-plus-lente.}{{}{1}{1. Réalisez un graphique qui vous montrera une oscillation périodique superposée à une évolution systématique plus lente}{section*.2}{}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{2. Séparez ces deux phénomènes. Caractérisez l'oscillation périodique. Proposez un modèle simple de la contribution lente, estimez ses paramètres et tentez une extrapolation jusqu'à 2025 (dans le but de pouvoir valider le modèle par des observations futures).}{3}{section*.3}\protected@file@percent }
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