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module3/exo1/analyse-syndrome-grippal_fr.org

@@ -142,11 +142,11 @@ Regardons les premières et les dernières lignes. Nous insérons ~None~ pour in
 #+RESULTS:
 |   week |    inc |
 |--------+--------|
-| 202245 |  47116 |
-| 202244 |  33923 |
+| 202246 |  75796 |
+| 202245 |  45730 |
+| 202244 |  34713 |
 | 202243 |  44769 |
 | 202242 |  47462 |
-| 202241 |  48583 |
 |--------+--------|
 | 198448 |  78620 |
 | 198447 |  72029 |
@@ -194,11 +194,11 @@ str_data = [(str(date), str(inc)) for date, inc in converted_data]
 | 1984-11-19 |  72029 |
 | 1984-11-26 |  78620 |
 |------------+--------|
-| 2022-10-10 |  48583 |
 | 2022-10-17 |  47462 |
 | 2022-10-24 |  44769 |
-| 2022-10-31 |  33923 |
-| 2022-11-07 |  47116 |
+| 2022-10-31 |  34713 |
+| 2022-11-07 |  45730 |
+| 2022-11-14 |  75796 |
 
 ** Vérification des dates
 Nous faisons encore une vérification: nos dates doivent être séparées d'exactement une semaine, sauf autour du point manquant.
@@ -230,11 +230,11 @@ summary(data)
 : 
 :       date                 inc         
 :  Min.   :1984-10-29   Min.   :      0  
-:  1st Qu.:1994-05-07   1st Qu.:   5171  
-:  Median :2003-11-06   Median :  16100  
-:  Mean   :2003-11-05   Mean   :  59562  
-:  3rd Qu.:2013-05-07   3rd Qu.:  47769  
-:  Max.   :2022-11-07   Max.   :1001824
+:  1st Qu.:1994-05-09   1st Qu.:   5173  
+:  Median :2003-11-10   Median :  16104  
+:  Mean   :2003-11-09   Mean   :  59570  
+:  3rd Qu.:2013-05-13   3rd Qu.:  47844  
+:  Max.   :2022-11-14   Max.   :1001824
 
 ** Inspection
 Regardons enfin à quoi ressemblent nos données !
@@ -307,7 +307,7 @@ plot(inc_annuelle, type="p", xlab="Année", ylab="Incidence annuelle")
 #+END_SRC
 
 #+RESULTS:
-[[file:annual-inc-plot.png]]
+"[[file:annual-inc-plot.png]]
 
 ** 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: