####10/06/2020

### Les options de la fonction histogram() : compte ('frequency') vs densité ('density')
# histogram avec l'axe des ordonnées = comptes
# read first 'mi' table
mi <- read.csv2("../data/mi.csv")
hist(mi$Age)
# histogram avec l'axe des ordonnées = densité (proprtion in Ci/bin width)
# (so that the histogram has a total area of one)
hist(mi$Age, freq = FALSE)

# histogramme avec des valeurs initiales très petites (des p_valeurs par exemple)...
# load variable p_value remplacer les ... par le chemin menant à l'endroit où se trouve le fichier p_value.R
load("p_value.R")
hist(p_value)
# ...on peut obtenir des valeur de densité > 1
hist(p_value, freq = FALSE)

### plot avec bar d'erreur
# avec les fonctions graphiques R de base
avg <- mean(mi$Age)
sdev <- sd(mi$Age)
plot(x = 1,
     y = avg,
     ylim=range(c(avg-sdev, avg+sdev)),
     pch=19, xlab="Measurements", ylab="Mean +/- SD",
     main="Plot with std.dev error bars"
)
arrows(x0 = 1, y0 = avg-sdev, x1 = 1, y1 = avg+sdev, length=0.05, angle=90, code=3)

# avec ggplot2
# see also : https://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_linerange.html
library(ggplot2)
ggplot(data = mi, aes(x = "Age",y=Age))+
  geom_point(size = .5, alpha =.5)+
  geom_pointrange(aes(y = avg, ymin = avg-sdev, ymax = avg+sdev), size = .25, color="red", alpha = .5)+

ggplot(data = mi, aes(x = "Age",y=Age))+
  geom_point(size = .5, alpha =.5)+
  geom_pointrange(aes(y = avg, ymin = avg-sdev, ymax = avg+sdev), size = .25, color="red", alpha = .5)+
  geom_errorbar(aes(y = avg, ymin = avg-sdev, ymax = avg+sdev), size = .25, color="red", alpha = .5, width = .1)