From adf76c2a1fbeb7cfee31e1ce439a29a02373ee82 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Benjamin Auder <benjamin.auder@somewhere>
Date: Tue, 25 Apr 2017 23:33:41 +0200
Subject: [PATCH] 'update'

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 Etude_En_Cours_R_E_bis.R | 12 ++++++------
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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
--- 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]))
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2.44.0