Somewhere else, part 185

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Somewhere else, part 184

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Somewhere else, part 183

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Selection_808

Mais que s’est-il passé pendant la Première Guerre Mondiale?

La réponse courte est que des gens sont morts. Beaucoup. Cela étant dit, on ne dit pas grand chose. On peut comparer les pyramides des âges pour mieux comprendre ce qui a pu se passer. Juste avant la guerre (en 1913), la pyramide des âges ressemblait à ça (en utilisant les données de mortality.org)

> EXPO  <- read.table(
+ "http://freakonometrics.free.fr/Exposures-France.txt", header=TRUE,skip=2)
> EM=EXPO$Male
> EF=EXPO$Female
> Y= EXPO$Year
> A= EXPO$Age
> I=which(A=="110+")
> base=data.frame(Female=EF,Male=EM,Y=Y,Ages=A)
> base=base[-I,]
> France1913=base[base$Y==1913,]
> France1919=base[base$Y==1919,]
> France1913$Ages=as.numeric(
+ as.character(France1913$Ages))
> France1919$Ages=as.numeric(
+ as.character(France1919$Ages))
> France1913=France1913[,c("Male","Female",
+ "Ages")]
> library(pyramid)
> plot(c(0,100), c(0,100), type="n", 
+ frame=FALSE, axes=FALSE, xlab="", ylab="",
+ main="Pyramide des Ages, France, 1913")
> pyramidf(France1913, frame=c(10, 75, 0, 90), 
+ Clab="", Lcol="skyblue", Rcol="pink",
+ Cstep=10, Laxis=0:4*60000, AxisFM="d")

En revanche, juste après la guerre (en 1919), la pyramide des âges des âges ressemblait à celle là Continue reading

Somewhere else, part 182

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Selection_165

Formation R à la CIMA, au Gabon

Je vais bientôt descendre une semaine au Gabon, au siège de la CIMA, la Conférence Interafricaine des Marchés d’Assurance, pour une formation à R.

Souhaitant un cours aussi interactif que possible, je n’ai pas prévu de transparents. Je mettrais toutefois en ligne des documents, si nécessaire. J’avais fait un billet, la semaine passée, pour expliquer comment importer les tables de mortalité. On travaillera sur ces bases pour apprendre à manipuler les fonctions de base de R, lundi.

Sinon, en guise d’introduction, je mentionnerais quelques livres ou notes de cours, en pdf,

  • “R pour les débutants” par Emmanuel Paradis, (pdf)
  • “Introduction à la programmation en R, Quatrième édition” par Vincent Goulet (pdf)
  • “Brise Glace-R (ouvrir la voie aux pôles statistiques)” par Andrew Robinson et Arnaud Schloesing (pdf)
  • “Introduction à R” par Julien Barnier (pdf)
  • “Aide mémoire R” par Mayeul Kauffmann (pdf)
  • “Lire ; Compter ; Tester… avec R”  (pdf)
  • “L’Actuariat avec R” par Arthur Charpentier et Christophe Dutang (pdf)

et je peux aussi mentionner les slides d’Ewen Gallic,

(pour les derniers transparents, je doute toutefois qu’on parlera de ggplot2, je pense qu’on se limitera aux fonctions de base). A suivre…

Selection_793

Excel (and French people) are such a pain in the…

A few days ago, I published a post entitled extracting datasets from excel files in a zipped folder, because I wanted to use datasets that were online, in some (zipped) excel format. The first difficult part was the folder with a non-standard character (the French é). Because next week I should be using those dataset in a crash course in Gabon (in Africa), I wanted to make sure that everthing will go fine when we will run the code. And discussing @3wen‘s trick on Day 1 was maybe not the best way to explain that R is a very simple tool that should be used for data analysis…

To make thing easier, I did upload the xlsx files on my webpage. I wanted to use the xlsx R package. Unfortunately, on my linux laptop, I have troubles installing that package.

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Le Mans Insurance & Finance Risk Colloquium

This Thursday and Friday, a Colloqium on Insurance and Finance risks will take place in the University of Le Mans. I will be giving a talk on non- and semi-parametric inference for risk measures, inspired by recent work with Emmanuel Flachaire. Our first paper log-transform kernel density estimationof income distribution is online  on http://papers.ssrn.com/id=2514882, and should appear soon. The second one is still in progress, codes are still running. I will upload the slides once the working paper is available…

Shapefiles from Isodensity Curves

Recently, with @3wen, we wanted to play with isodensity curves. The problem is that it is difficult to get – numerically – the equation of the contour (even if we can easily plot it). Consider the following surface (just for fun, in order to illustrate the idea)

> f=function(x,y) x*y+(1-x)*(1-y)
> u=v=seq(0,1,length=21)
> v=seq(0,1,length=11)
> f=outer(u,v,f)
> persp(u,v,f,theta=angle,phi=10,box=TRUE,
+ shade=TRUE,ticktype="detailed",xlab="",
+ ylab="",zlab="",col="yellow")

For instance, assume that we want to locate areas where the density exceed 0.7 (here in the lower left corner, SW, and the upper right corner, NE)

> image(u,v,f)
> contour(u,v,f,add=TRUE,levels=.7)

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Puissance et tests statistiques (simples)

Pour comprendre la notion de puissance dans un test statistique, reprenons Statistical power analysis for the behavioral sciences de Jacob Cohen. Comme il le rappelle Fisher (dans The Design of Experiments) ne souhaite pas “prouver” qu’une hypothèse (appelée H_0) est valide, mais il espère, en réalité, rejeter l’hypothèse en question (c’est ce que rappellent d’ailleurs Hubbard et Bayarri en 2003). Autrement dit, supposons que l’on cherche à faire un test médical, et à détecter si une personne est malade (ou pas). Si une personne est généralement malade dès lors qu’un taux de quelque chose est faible (noté http://latex.codecogs.com/gif.latex?\theta), on va chercher à tester http://latex.codecogs.com/gif.latex?H_0:\theta_\star%3E\theta_0. Dans un test statistique, on espère rejeter l’hypothèse nulle http://latex.codecogs.com/gif.latex?H_0.

The power of a statistical test of a null hypothesis is the probability that it will lead to the rejection of the null hypothesis.

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Somewhere else, part 180

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Selection_758

Somewhere else, part 179

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An Open Lab-Notebook Experiment


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