correction

module3/Md3.Rmd

+---
+title: "Analyse de l'incidence du syndrôme grippal"
+author: "John"
+date: "2023-05-24"
+output: html_document
+---
+
+```{r setup, include=FALSE}
+knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
+```
+
+```{r}
+url_data="https://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-3.csv"
+data=read.csv(url_data,skip=1)
+head(data)
+```
+On va retirer les datas post-2020 pour éviter la perturbation covid
+
+```{r}
+data<-data[data$week<202001,]
+head(data)
+```
+
+On enlève la/les lignes vides
+```{r}
+lignes_na<-apply(data,1,function(x) any(is.na(x)))
+data_na<-data[lignes_na,]
+data_nona<-data[-lignes_na,]
+nrow(data_nona)
+nrow(data)
+
+```
+On check le format des colonnes
+```{r}
+head(data_nona)
+```
+Loading parsedate, configuring function
+```{r}
+library(parsedate)
+date=199501
+ws=as.character(date)
+iso= paste0(substring(ws,1,4),"-W",substring(ws,5,6))
+parse_iso_8601(iso)
+
+convert_week= function(date){
+  ws=as.character(date)
+  iso= paste0(substring(ws,1,4),"-W",substring(ws,5,6))
+  output=as.Date(parse_iso_8601(iso))
+  return(output)
+}
+```
+
+```{r}
+data$date=convert_week(data$week)
+head(data)
+class(data$date)
+
+```
+triage des données dans l'ordere chrono
+
+```{r}
+data<-data[order(data$date),]
+head(data)
+```
+test pour la chronologie
+```{r}
+all(diff(data$date)==7)
+```
+représentation visuelle
+
+```{r}
+with(data,plot(date,inc,type="l"))
+```
+```{r}
+with(tail(data,250),plot(date,inc,type="l"))
+```
+
+```{r}
+annee=1990
+debut=paste0(annee-1,"-08-01")
+fin=paste0(annee,"-08-01")
+semaines=data$date > debut & data$date <= fin
+sum(data$inc[semaines],na.rm=TRUE)
+```
+généralisation
+
+```{r}
+pic_annuel=function(annee) {
+debut=paste0(annee-1,"-08-01")
+fin=paste0(annee,"-08-01")
+semaines=data$date > debut & data$date <= fin
+output=sum(data$inc[semaines],na.rm=TRUE)
+return(output)
+}
+```
+
+rvm 1985
+
+```{r}
+annees=1986:2017
+icd_annuelle = data.frame(annee=annees,icd=sapply(annees,pic_annuel))
+head(icd_annuelle)
+```
+représentation graphique
+```{r}
+plot(icd_annuelle,type="p")
+```
+max
+
+```{r}
+head(icd_annuelle[order(-icd_annuelle$icd),])
+```
+
+représentation graphique
+```{r}
+hist(icd_annuelle$icd,breaks=10)
+```
+
+
+
+
+
+
+
+
+

module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.Rmd

@@ -24,7 +24,11 @@ knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 Passer la variable en TRUE pour un chargement par téléchargement
 
 ```{r}
-download_opt=FALSE
+  data_url = "http://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-3.csv"	
+  data_file="C:/Users/Valentin/Downloads/incidence-PAY-3.csv" #Replace by data path
+  download_opt==FALSE
+  if (!file.exists(data_file)) {	
+    download.file(data_url, data_file, method="auto")}
 ```
 
 

module3/exo2/exercice_fr.Rmd

@@ -10,24 +10,112 @@ output: html_document
 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
-## Quelques explications
+```{r}
+url_data="https://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-7.csv"
+data=read.csv(url_data,skip=1)
+head(data)
+```
+On va retirer les datas post-2020 pour éviter la perturbation covid
+
+```{r}
+#data<-data[data$week<202001,]
+head(data)
+```
+
+On enlève la/les lignes vides
+```{r}
+lignes_na<-apply(data,1,function(x) any(is.na(x)))
+data_na<-data[lignes_na,]
+data_nona<-data[-lignes_na,]
+nrow(data_nona)
+nrow(data)
+
+```
+On check le format des colonnes
+```{r}
+head(data_nona)
+```
+Loading parsedate, configuring function
+```{r}
+library(parsedate)
+date=199501
+ws=as.character(date)
+iso= paste0(substring(ws,1,4),"-W",substring(ws,5,6))
+parse_iso_8601(iso)
+
+convert_week= function(date){
+  ws=as.character(date)
+  iso= paste0(substring(ws,1,4),"-W",substring(ws,5,6))
+  output=as.Date(parse_iso_8601(iso))
+  return(output)
+}
+```
+
+```{r}
+data$date=convert_week(data$week)
+head(data)
+class(data$date)
+
+```
+triage des données dans l'ordere chrono
 
-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}
+data<-data[order(data$date),]
+head(data)
+```
+test pour la chronologie
+```{r}
+all(diff(data$date)==7)
+```
+représentation visuelle
 
-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}
+with(data,plot(date,inc,type="l"))
+```
+```{r}
+with(tail(data,250),plot(date,inc,type="l"))
+```
 
-```{r cars}
-summary(cars)
+```{r}
+annee=1990
+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)
 ```
+généralisation
 
-Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:
+```{r}
+pic_annuel=function(annee) {
+debut=paste0(annee-1,"-09-01")
+fin=paste0(annee,"-09-01")
+semaines=data$date > debut & data$date <= fin
+output=sum(data$inc[semaines],na.rm=TRUE)
+return(output)
+}
+```
 
-```{r pressure, echo=FALSE}
-plot(pressure)
+rvm 1985
+
+```{r}
+annees=1992:2022
+icd_annuelle = data.frame(annee=annees,icd=sapply(annees,pic_annuel))
+head(icd_annuelle)
+```
+représentation graphique
+```{r}
+plot(icd_annuelle,type="p")
 ```
+max
 
-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}
+head(icd_annuelle[order(-icd_annuelle$icd),])
+tail(icd_annuelle[order(-icd_annuelle$icd),])
 
-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.
+```
+
+représentation graphique
+```{r}
+hist(icd_annuelle$icd,breaks=10)
+```
 
-Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.