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af469acb4a
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3e3be91f42
| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
| 3e3be91f42 | |||
| 5989afecd8 |
1 changed files with 14 additions and 14 deletions
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@ -100,10 +100,10 @@ table[:5]
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#+RESULTS:
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| week | indicator | inc | inc_low | inc_up | inc100 | inc100_low | inc100_up | geo_insee | geo_name |
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| 202245 | 3 | 46092 | 39549 | 52635 | 70 | 60 | 80 | FR | France |
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| 202246 | 3 | 75796 | 66253 | 85339 | 114 | 100 | 128 | FR | France |
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| 202245 | 3 | 45730 | 39260 | 52200 | 69 | 59 | 79 | FR | France |
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| 202244 | 3 | 34713 | 28880 | 40546 | 52 | 43 | 61 | FR | France |
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||||
| 202243 | 3 | 44769 | 36884 | 52654 | 68 | 56 | 80 | FR | France |
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| 202242 | 3 | 47462 | 40773 | 54151 | 72 | 62 | 82 | FR | France |
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** Recherche de données manquantes
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Il y a malheureusement beaucoup de façon d'indiquer l'absence d'un point de données. Nous testons ici seulement pour la présence de champs vides. Il faudrait aussi rechercher des valeurs non-numériques dans les colonnes à priori numériques. Nous ne le faisons pas ici, mais une vérification ultérieure capterait des telles anomalies.
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@ -142,11 +142,11 @@ Regardons les premières et les dernières lignes. Nous insérons ~None~ pour in
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#+RESULTS:
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| week | inc |
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|--------+--------|
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| 202245 | 47116 |
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| 202244 | 33923 |
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| 202246 | 75796 |
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||||
| 202245 | 45730 |
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||||
| 202244 | 34713 |
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||||
| 202243 | 44769 |
|
||||
| 202242 | 47462 |
|
||||
| 202241 | 48583 |
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|--------+--------|
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| 198448 | 78620 |
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| 198447 | 72029 |
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@ -194,11 +194,11 @@ str_data = [(str(date), str(inc)) for date, inc in converted_data]
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| 1984-11-19 | 72029 |
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| 1984-11-26 | 78620 |
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|------------+--------|
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| 2022-10-10 | 48583 |
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| 2022-10-17 | 47462 |
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| 2022-10-24 | 44769 |
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||||
| 2022-10-31 | 33923 |
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||||
| 2022-11-07 | 47116 |
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||||
| 2022-10-31 | 34713 |
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| 2022-11-07 | 45730 |
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| 2022-11-14 | 75796 |
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** Vérification des dates
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||||
Nous faisons encore une vérification: nos dates doivent être séparées d'exactement une semaine, sauf autour du point manquant.
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@ -230,11 +230,11 @@ summary(data)
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:
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: date inc
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: Min. :1984-10-29 Min. : 0
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: 1st Qu.:1994-05-07 1st Qu.: 5171
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: Median :2003-11-06 Median : 16100
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: Mean :2003-11-05 Mean : 59562
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: 3rd Qu.:2013-05-07 3rd Qu.: 47769
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: Max. :2022-11-07 Max. :1001824
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||||
: 1st Qu.:1994-05-09 1st Qu.: 5173
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||||
: Median :2003-11-10 Median : 16104
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||||
: Mean :2003-11-09 Mean : 59570
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||||
: 3rd Qu.:2013-05-13 3rd Qu.: 47844
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: Max. :2022-11-14 Max. :1001824
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** Inspection
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Regardons enfin à quoi ressemblent nos données !
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@ -307,7 +307,7 @@ plot(inc_annuelle, type="p", xlab="Année", ylab="Incidence annuelle")
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#+END_SRC
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#+RESULTS:
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[[file:annual-inc-plot.png]]
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"[[file:annual-inc-plot.png]]
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** Identification des épidémies les plus fortes
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Une liste triée par ordre décroissant d'incidence annuelle permet de plus facilement repérer les valeurs les plus élevées:
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