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diff --git a/Etude_En_Cours_R_E_bis.R b/Etude_En_Cours_R_E_bis.R
index 40c7954..1346125 100644 (file)
--- a/Etude_En_Cours_R_E_bis.R
+++ b/Etude_En_Cours_R_E_bis.R
@@ -71,14 +71,14 @@ for (Hc in 5:24)
        data = data[-(nl + ij), ] #suppression de cette série dans data (????)
        varexp = varexp[-(nl + ij), ] #idem dans les variables exogènes (date 16/03/2015 + 6 jours
        indNA = attr(na.omit(data[, 1:48]),"na.action")
-       data = data[-indNA,]
-       varexp = varexp[-indNA,]
+       data = data[-indNA,] #remove all pairs of days with NAs
+       varexp = varexp[-indNA,] #and remove corresponding exogenous variables
 
-       # Conditionnement : les jours avec PMjour +/- large
+       # Second conditionnement : les jours avec PMjour +/- large
        large = 1
-       bornes = mean(dataj[25:48])+c(-large,large)
+       bornes = mean(dataj[25:48]) + c(-large,large)
        indcond = varexp[,"PMjour"]>=bornes[1] & varexp[,"PMjour"]<=bornes[2]
-       data = data[indcond,]
+       data = data[indcond,] #pollution du 2eme jour == pollution du jour courant +/- 1
        varexp = varexp[indcond,]
 
        D = rep(0,nrow(data))
@@ -97,7 +97,7 @@ for (Hc in 5:24)
        Titre = paste("Jour à prévoir : ",dateJPrev," - ", length(ind)," voisins",sep="")
        #erreur = sqrt(sum((dataj[25:48] - JourMoy[25:48])^2))
        if(Hc==24)
-               erreurPrev=NA
+               erreurPrev = NA
        else
                erreurPrev = mean(abs(dataj[(H+1):48] - JourMoy[(H+1):48]))
        erreur24 = mean(abs(dataj[25:48] - JourMoy[25:48]))