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# Script             : script_croissance_bact_regression.txt                 #
# Fichier de données : bacteria_data.txt  (dans le répertoire data)          #
# Type d'étude       : statistiques à 2 variables                            #
# Utilité            : commandes R réalisant un graphe de la croissance      #
#                      bactérienne avec gestion des barres d'erreurs         #
# Auteur             : Jean Dupond                                           #
# Lieu               : Orsay                                                 #
# Date               : 20/11/2013                                            #
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# 1 - Récupération des données
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# On efface  avec la commande qui suit tous les objets stockés 
# dans la mémoire interne du logiciel; c'est plus prudent 
rm(list=ls(all=TRUE))
#variable utilisée pour les affichages de controle si "y" pour yes
rep="n"
# récupération dans la variable mesures (Abs vers 600 nm / orange : 640-590 nm) 
# des informations enregistrées dans le fichier bacteria_data.txt
# Ce fichier est organisé à la façon d'une matrice. Ainsi, plutôt que de 
# récupérer (avec read.table) un fichier organisé en colonnes dont les entêtes 
# peuvent servir de nom de variables, on va utiliser ici la fonction scan 
# qui s'attend (obligatoirement) à ne récupérer que des valeurs réelles.
# On saute (avec le paramètre skip), le nombre de lignes non chiffrées 
# (commentaires); ici :2
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# 2 - Population(s), échantillon(s), variables qualitatives et aléatoires
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# 3 - Calculs - réduction des données
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# 4 - Verification
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# 5 - Graphique des points expérimentaux : abs610=fn(temps)
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# Preparation de la fenêtre graphique en 2 graphes indépendants
# Ne pas oublier qu'à chaque fois que la commande plot est invoquée,
# il y a génération d'un nouveau graphe
par(mfrow = c(1, 2))
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# 6 - Gestion des barres d'erreurs avec la fonction arrows
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arrows() 
#
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# 7 - Génération d’une courbe de tendance exponentielle théorique  
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# 8 - Affichage de la partie exponentielle (linéarisé en log) : log(DO)=f(temps)
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# Cela se fait en 2 temps(ce qui rend cette partie du traitement un peu plus 
# difficile)
# On effectue d'abord la sélection de la partie du tableau pour la quelle la 
# tendence est exponencielle (pour les temps < 170s) et on l'affecte dans une 
# nouvelle variable : croiss_exp


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# FIN DU TRAITEMENT #
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