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Extraction d'un bilan qualité

Source: R/extractQR.R
fr-extract_QR.Rd

Permet d'extraire un bilan qualité à partir du fichier CSV contenant la matrice des diagnostics.

Arguments

matrix_output_file

Chaîne de caracère. Chemin vers le fichier CSV contenant la matrice des diagnostics.

file

Chaîne de caracère. Chemin vers le fichier CSV contenant la matrice des diagnostics. Cet argument remplace l'argument matrix_output_file.

sep

séparateur de caractères utilisé dans le fichier csv (par défaut sep = ";")

dec

séparateur décimal utilisé dans le fichier csv (par défaut dec = ",")

thresholds

list de vecteurs numériques. Seuils appliqués aux différents tests afin de classer en modalités Good, Uncertain, Bad et Severe. Par défault, la valeur de l'option "jdc_threshold" est utilisée. Vous pouvez appeler la fonction get_thresholds pour voir à quoi doit ressemble l'objet thresholds.

Value

Un objet de type QR_matrix.

Details

La fonction permet d'extraire un bilan qualité à partir d'un fichier csv contenant l'ensemble des diagnostics (généralement fichier demetra_m.csv).

Ce fichier peut être obtenu en lançant le cruncher (cruncher ou cruncher_and_param) avec l'ensemble des paramètres de base pour les paramètres à exporter et l'option csv_layout = "vtable" (par défaut) pour le format de sortie des fichiers csv (option de cruncher_and_param ou de create_param_file lors de la création du fichier de paramètres).

Le résultat de cette fonction est un objet QR_matrix qui est une liste de trois paramètres :

  • le paramètre modalities est un data.frame contenant un ensemble de variables sous forme catégorielle (Good, Uncertain, Bad, Severe).

  • le paramètre values est un data.frame contenant les valeurs associées aux indicateurs présents dans modalities (i.e. : p-valeurs, statistiques, etc.) ainsi que des variables qui n'ont pas de modalité (fréquence de la série et modèle ARIMA).

  • le paramètre score_formula est initié à NULL : il contiendra la formule utilisée pour calculer le score (si le calcul est fait).

Si x est fourni, les arguments fichier et matrix_output_file sont ignorés. L'argument fichier désigne également le chemin vers le fichier qui contient la matrice de diagnostic (qui peut être importée en parallèle dans R et utilisée avec l'argument x).

Examples

# Chemin menant au fichier demetra_m.csv
demetra_path <- file.path(
    system.file("extdata", package = "JDCruncheR"),
    "WS/WS_world/Output/SAProcessing-1",
    "demetra_m.csv"
)

# Extraire le bilan qualité à partir du fichier demetra_m.csv
QR <- extract_QR(file = demetra_path)
#> Multiple column found for extraction of diagnostics.seas-i-qs:2, diagnostics.seas-i-qs
#> Last column selected
#> Multiple column found for extraction of diagnostics.seas-i-f:2, diagnostics.seas-i-f
#> Last column selected

print(QR)
#> The quality report matrix has 6 observations
#> There are 18 indicators in the modalities matrix and 20 indicators in the values matrix
#> 
#> The quality report matrix contains the following variables:
#> series  residuals_homoskedasticity  residuals_skewness  residuals_kurtosis  residuals_normality  residuals_independency  qs_residual_s_on_sa  f_residual_s_on_sa  qs_residual_sa_on_i  f_residual_sa_on_i  f_residual_td_on_sa  f_residual_td_on_i  oos_mean  oos_mse  q  q_m2  m7  pct_outliers  frequency  arima_model
#> 
#> The variables exclusively found in the values matrix are:
#> frequency  arima_model
#> 
#> No score was calculated

# Extraire les modalités de la matrice
QR[["modalities"]]
#>                      series residuals_homoskedasticity residuals_skewness
#> 1  Siachen Glacier (frozen)                       Good               Good
#> 2 Nagorno-Karabakh (frozen)                       Good               Good
#> 3         Mongolia (frozen)                       Good               Good
#> 4            India (frozen)                       Good               Good
#> 5            Nepal (frozen)                  Uncertain          Uncertain
#> 6      Philippines (frozen)                  Uncertain               Good
#>   residuals_kurtosis residuals_normality residuals_independency
#> 1               Good                Good                   Good
#> 2               Good                Good                   Good
#> 3               Good                Good                    Bad
#> 4               Good                Good              Uncertain
#> 5               Good                Good                   Good
#> 6               Good                Good              Uncertain
#>   qs_residual_s_on_sa f_residual_s_on_sa qs_residual_sa_on_i f_residual_sa_on_i
#> 1                Good               Good                Good               Good
#> 2                Good               Good                Good               Good
#> 3              Severe               Good                Good               Good
#> 4                Good               Good                Good               Good
#> 5                Good               Good                Good               Good
#> 6                Good               Good                Good               Good
#>   f_residual_td_on_sa f_residual_td_on_i oos_mean oos_mse    q q_m2   m7
#> 1                Good               Good     Good    Good Good Good Good
#> 2                Good               Good     Good    Good Good Good Good
#> 3                Good               Good     Good    Good Good Good Good
#> 4                Good               Good     Good    Good Good Good Good
#> 5                Good               Good     Good    Good Good Good Good
#> 6                Good          Uncertain     Good    Good Good Good Good
#>   pct_outliers
#> 1          Bad
#> 2          Bad
#> 3         Good
#> 4          Bad
#> 5          Bad
#> 6    Uncertain
# Or:
QR[["modalities"]]
#>                      series residuals_homoskedasticity residuals_skewness
#> 1  Siachen Glacier (frozen)                       Good               Good
#> 2 Nagorno-Karabakh (frozen)                       Good               Good
#> 3         Mongolia (frozen)                       Good               Good
#> 4            India (frozen)                       Good               Good
#> 5            Nepal (frozen)                  Uncertain          Uncertain
#> 6      Philippines (frozen)                  Uncertain               Good
#>   residuals_kurtosis residuals_normality residuals_independency
#> 1               Good                Good                   Good
#> 2               Good                Good                   Good
#> 3               Good                Good                    Bad
#> 4               Good                Good              Uncertain
#> 5               Good                Good                   Good
#> 6               Good                Good              Uncertain
#>   qs_residual_s_on_sa f_residual_s_on_sa qs_residual_sa_on_i f_residual_sa_on_i
#> 1                Good               Good                Good               Good
#> 2                Good               Good                Good               Good
#> 3              Severe               Good                Good               Good
#> 4                Good               Good                Good               Good
#> 5                Good               Good                Good               Good
#> 6                Good               Good                Good               Good
#>   f_residual_td_on_sa f_residual_td_on_i oos_mean oos_mse    q q_m2   m7
#> 1                Good               Good     Good    Good Good Good Good
#> 2                Good               Good     Good    Good Good Good Good
#> 3                Good               Good     Good    Good Good Good Good
#> 4                Good               Good     Good    Good Good Good Good
#> 5                Good               Good     Good    Good Good Good Good
#> 6                Good          Uncertain     Good    Good Good Good Good
#>   pct_outliers
#> 1          Bad
#> 2          Bad
#> 3         Good
#> 4          Bad
#> 5          Bad
#> 6    Uncertain