+ 1. **data** : le jeu de données renvoyé par getData()
+ 2. **pred** : les prédictions renvoyées par computeForecast()
+ 3. **horizon** : le nombre d'heures à considérer pour le calcul de l'erreur ; doit être
+inférieur ou égal à l'horizon utilisé pour la prédiction (même valeur par défaut :
+"data`$`getStdHorizon()")
+-----r
+summary(err)
+summary(err$abs)
+summary(err$MAPE)
+-----
+## Graphiques
+
+Voir ?plotError : les autres fonctions graphiques sont dans la section 'seealso' :
+
+ ‘plotCurves’, ‘plotPredReal’, ‘plotSimils’, ‘plotFbox’,
+ ‘computeFilaments’, ‘plotFilamentsBox’, ‘plotRelVar’
+
+?plotXXX, etc.
+$\clearpage$
+-----
+# Expérimentations
+
+Cette partie montre les résultats obtenus via des variantes de l'algorithme décrit à la
+section 2, en utilisant le package présenté à la section 3. Cet algorithme est
+systématiquement comparé à deux approches naïves :
+
+ * la moyenne des lendemains des jours "similaires" dans tout le passé, c'est-à-dire
+prédiction = moyenne de tous les mardis passé si le jour courant est un lundi par
+exemple.
+ * la persistence, reproduisant le jour courant ou allant chercher le lendemain de la
+dernière journée "similaire" (même principe que ci-dessus ; argument "same\_day").
+
+Concernant l'algorithme principal à voisins, trois variantes sont étudiées dans cette
+partie :
+
+ * avec simtype="mix" et raccordement "Neighbors" dans le cas "non local", i.e. on va
+chercher des voisins n'importe où du moment qu'ils correspondent au premier élément d'un
+couple de deux jours consécutifs sans valeurs manquantes.
+ * avec simtype="endo" + raccordement "Neighbors" puis simtype="none" + raccordement
+"Zero" (sans ajustement) dans le cas "local" : voisins de même niveau de pollution et
+même saison.
+
+Pour chaque période retenue $-$ chauffage, épandage, semaine non polluée $-$ les erreurs
+de prédiction sont d'abord affichées, puis quelques graphes de courbes réalisées/prévues
+(sur le jour "en moyenne le plus facile" à gauche, et "en moyenne le plus difficile" à
+droite). Ensuite plusieurs types de graphes apportant des précisions sur la nature et la
+difficulté du problème viennent compléter ces premières courbes. Concernant les graphes
+de filaments, la moitié gauche du graphe correspond aux jours similaires au jour courant,
+tandis que la moitié droite affiche les lendemains : ce sont donc les voisinages tels
+qu'utilisés dans l'algorithme.