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 modalitésGood
,Uncertain
,Bad
etSevere
. Par défault, la valeur de l'option"jdc_threshold"
est utilisée. Vous pouvez appeler la fonctionget_thresholds
pour voir à quoi doit ressemble l'objetthresholds
.
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 undata.frame
contenant un ensemble de variables sous forme catégorielle (Good, Uncertain, Bad, Severe).le paramètre
values
est undata.frame
contenant les valeurs associées aux indicateurs présents dansmodalities
(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 àNULL
: 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_ipi/Output/SAProcessing-1",
"demetra_m.csv"
)
# Extraire le bilan qualité à partir du fichier demetra_m.csv
QR <- extract_QR(file = demetra_path)
print(QR)
#> The quality report matrix has 13 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 qs_residual_sa_on_sa f_residual_sa_on_sa qs_residual_sa_on_i f_residual_sa_on_i f_residual_td_on_sa f_residual_td_on_i residuals_independency residuals_normality 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 residuals_kurtosis
#> 1 RF0610 Good Good Good
#> 2 RF0620 Bad Bad Bad
#> 3 RF0811 Bad Bad Bad
#> 4 RF0812 Good Good Good
#> 5 RF0893 Good Good Good
#> 6 RF0899 Good Good Good
#> 7 RF1011 Good Good Good
#> 8 RF1012 Good Good Good
#> 9 RF1013 Bad Bad Bad
#> 10 RF1020 Good Good Good
#> 11 RF1031 Uncertain Uncertain Uncertain
#> 12 RF1032 Good Good Good
#> 13 RF1039 Uncertain Uncertain Uncertain
#> qs_residual_sa_on_sa f_residual_sa_on_sa qs_residual_sa_on_i
#> 1 Good Good Good
#> 2 Good Good Good
#> 3 Good Good Good
#> 4 Good Good Good
#> 5 Good Good Good
#> 6 Good Good Good
#> 7 Good Severe Good
#> 8 Good Severe Good
#> 9 Good Bad Good
#> 10 Good Severe Good
#> 11 Good Bad Good
#> 12 Good Good Good
#> 13 Good Severe Good
#> f_residual_sa_on_i f_residual_td_on_sa f_residual_td_on_i
#> 1 Good Uncertain Good
#> 2 Good Good Good
#> 3 Good Severe Severe
#> 4 Good Severe Severe
#> 5 Good Good Good
#> 6 Good Severe Severe
#> 7 Severe Severe Severe
#> 8 Severe Severe Severe
#> 9 Bad Severe Severe
#> 10 Bad Severe Severe
#> 11 Uncertain Severe Severe
#> 12 Good Severe Severe
#> 13 Bad Severe Bad
#> residuals_independency residuals_normality oos_mean oos_mse q q_m2
#> 1 Good Good Good Bad Good Good
#> 2 Good Bad Bad Bad Good Good
#> 3 Bad Bad Good Uncertain Bad Bad
#> 4 Bad Good Good Good Good Good
#> 5 Uncertain Good Bad Good Bad Bad
#> 6 Bad Good Bad Good Good Good
#> 7 Bad Good Good Good Bad Bad
#> 8 Bad Good Bad Good Bad Bad
#> 9 Bad Bad Bad Good Bad Bad
#> 10 Bad Uncertain Bad Uncertain Good Bad
#> 11 Bad Bad Uncertain Bad Good Good
#> 12 Bad Good Bad Good Bad Bad
#> 13 Bad Bad Bad Uncertain Good Good
#> m7 pct_outliers
#> 1 Good Uncertain
#> 2 Good Bad
#> 3 Good Good
#> 4 Good Good
#> 5 Good Good
#> 6 Good Good
#> 7 Good Good
#> 8 Good Good
#> 9 Bad Good
#> 10 Good Good
#> 11 Good Uncertain
#> 12 Good Good
#> 13 Good Good
# Or:
QR[["modalities"]]
#> series residuals_homoskedasticity residuals_skewness residuals_kurtosis
#> 1 RF0610 Good Good Good
#> 2 RF0620 Bad Bad Bad
#> 3 RF0811 Bad Bad Bad
#> 4 RF0812 Good Good Good
#> 5 RF0893 Good Good Good
#> 6 RF0899 Good Good Good
#> 7 RF1011 Good Good Good
#> 8 RF1012 Good Good Good
#> 9 RF1013 Bad Bad Bad
#> 10 RF1020 Good Good Good
#> 11 RF1031 Uncertain Uncertain Uncertain
#> 12 RF1032 Good Good Good
#> 13 RF1039 Uncertain Uncertain Uncertain
#> qs_residual_sa_on_sa f_residual_sa_on_sa qs_residual_sa_on_i
#> 1 Good Good Good
#> 2 Good Good Good
#> 3 Good Good Good
#> 4 Good Good Good
#> 5 Good Good Good
#> 6 Good Good Good
#> 7 Good Severe Good
#> 8 Good Severe Good
#> 9 Good Bad Good
#> 10 Good Severe Good
#> 11 Good Bad Good
#> 12 Good Good Good
#> 13 Good Severe Good
#> f_residual_sa_on_i f_residual_td_on_sa f_residual_td_on_i
#> 1 Good Uncertain Good
#> 2 Good Good Good
#> 3 Good Severe Severe
#> 4 Good Severe Severe
#> 5 Good Good Good
#> 6 Good Severe Severe
#> 7 Severe Severe Severe
#> 8 Severe Severe Severe
#> 9 Bad Severe Severe
#> 10 Bad Severe Severe
#> 11 Uncertain Severe Severe
#> 12 Good Severe Severe
#> 13 Bad Severe Bad
#> residuals_independency residuals_normality oos_mean oos_mse q q_m2
#> 1 Good Good Good Bad Good Good
#> 2 Good Bad Bad Bad Good Good
#> 3 Bad Bad Good Uncertain Bad Bad
#> 4 Bad Good Good Good Good Good
#> 5 Uncertain Good Bad Good Bad Bad
#> 6 Bad Good Bad Good Good Good
#> 7 Bad Good Good Good Bad Bad
#> 8 Bad Good Bad Good Bad Bad
#> 9 Bad Bad Bad Good Bad Bad
#> 10 Bad Uncertain Bad Uncertain Good Bad
#> 11 Bad Bad Uncertain Bad Good Good
#> 12 Bad Good Bad Good Bad Bad
#> 13 Bad Bad Bad Uncertain Good Good
#> m7 pct_outliers
#> 1 Good Uncertain
#> 2 Good Bad
#> 3 Good Good
#> 4 Good Good
#> 5 Good Good
#> 6 Good Good
#> 7 Good Good
#> 8 Good Good
#> 9 Bad Good
#> 10 Good Good
#> 11 Good Uncertain
#> 12 Good Good
#> 13 Good Good