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**Ce tutoriel correspond à la version 2021-2022. Il est en cours de révision pour la version 2022-2023. Vous devez probablement penser à installer une version plus récente du package qui contient les exercices finalisés !**
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-
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## Objectifs
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- Utilisez les statistiques glissantes pour décrire une série spatio-temporelle,
@@ -89,7 +87,7 @@ plot(not.stat, stat = "mean")
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```
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```{r statslide1_h3-check}
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-
grade_code("Donc, le premier argument est le temps (obtenu à l'aide de `time(ma_serie)`. Le second aregument est la série elle-même. Les autres arguments précisent comment l'axe temporel est découpé. Ici, `xmin = 1920` indique que le découpage commence le 1er janvier 1920 et `deltat = 1` précise que l'intervalle de temps à considérer pour chaque bloc successif est de une unité qui est ici l'année")
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+
grade_code("Donc, le premier argument est le temps (obtenu à l'aide de `time(ma_serie)`. Le second argument est la série elle-même. Les autres arguments précisent comment l'axe temporel est découpé. Ici, `xmin = 1920` indique que le découpage commence le 1er janvier 1920 et `deltat = 1` précise que l'intervalle de temps à considérer pour chaque bloc successif est de une unité qui est ici l'année")
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```
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#### Blocs de 3 ans
@@ -132,7 +130,7 @@ grade_code("Par rapport à l'exercice précédent, nous utilisons `deltat = 3` (
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Calculez une troisième fois les statistiques glissantes sur `nottem` et visualisez la moyenne, mais cette fois-ci avec des blocs de *6 mois*.
@@ -160,7 +158,7 @@ grade_code("Lorsque la taille du bloc est une fraction de l'unité de mesure du
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## Construction d'un objet **ts**
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-
Avant de manipuler un objet **ts**, il faut être capable de le construire. La fonction `ts()`set à cela. Pour plus d'informations sur cedtte fonction et ses arguments, voyez `?ts` dans la console R. Nous n'utiliserons que les principaux arguments dans ce tutoriel.
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Avant de manipuler un objet **ts**, il faut être capable de le construire. La fonction `ts()`sert à cela. Pour plus d'informations sur cedtte fonction et ses arguments, voyez `?ts` dans la console R. Nous n'utiliserons que les principaux arguments dans ce tutoriel.
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### Série 1
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@@ -197,7 +195,7 @@ plot(serie)
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```
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```{r ts2-check}
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-
grade_code("Il est plus simple et plus parlant d'indiquer `c(2005, 7)` pour le 1er juillet 2005, plkutôt que d'écrire `2005 + 7/12`, bien que cette dernière forme convienne aussi (si on considère en première approximation que chaque mois est exactement 1/12 d'année, ce qui n'est pas parfaitement correct comme vous le savez).")
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+
grade_code("Il est plus simple et plus parlant d'indiquer `c(2005, 7)` pour le 1er juillet 2005, plutôt que d'écrire `2005 + 7/12`, bien que cette dernière forme convienne aussi (si on considère en première approximation que chaque mois est exactement 1/12 d'année, ce qui n'est pas parfaitement correct comme vous le savez).")
201
199
```
202
200
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### Série 3
@@ -211,12 +209,12 @@ plot(___)
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```{r ts3-solution}
213
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## Solution ##
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-
serie <- ts(vec, start = c(1993, 4), frequency = 4)
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+
serie <- ts(vec, start = c(1993, 2), frequency = 4)
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plot(serie)
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```
217
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218
216
```{r ts3-check}
219
-
grade_code("Effectivement, la fréquence est de 4 ici. Le premier trimestre est constitué de janvier, février et mars. Le début du second trimestre de 1993 est donc le 1er avril, soit `c(1993, 4)`.")
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+
grade_code("Effectivement, la fréquence est de 4 ici. Le premier trimestre est constitué de janvier, février et mars. Le début du second trimestre de 1993 est donc le 1er avril, soit `c(1993, 2)`.")
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