Ex-æquo aux élections ?

La saison 1 de Mad Men se termine avec l’élection de 1960, Nixon contre Kennedy, qui s’est jouée dans un mouchoir de poche.

L’autre jour, Benoit Rittaud évoquait sur http://images.math.cnrs.fr/ la possibilité que des candidats soient ex-æquo dans une élection, et les aspects légaux (car visiblement la constitution française n’a pas vraiment prévu ce cas). Le plus intéressant aurait été – à mon avis (mais mon avis est fortement biaisé) – de calculer la probabilité qu’un tel évènement survienne. Par exemple, qu’à l’issu du premier tour, le deuxième et le troisième candidat soient ex-æquo, de telle sorte qu’on ne puisse déterminer qui ira au second tour. Justement, un des commentaire affirme “la probabilité qu’un tel événement arrive est environ l’inverse du nombre typique de voix séparant le deuxième homme (ou femme) du troisième”. N’ayant réussi à démontrer ce résultat, je me suis dit qu’on pourrait se lancer dans des simulations pour quantifier cette probabilité.

Commençons par supposer qu’il y a quatre candidats (et la possibilité de s’abstenir). On suppose que le taux d’abstention est de 20%, et que les intentions de vote pour chacun des candidats soit de 20%.

EXE=function(N=100,ns=1000000){
ExE=rep(NA,ns)
for(s in 1:ns){
M=sample(c("A","B","C","D","E"),size=N,prob=rep(.2,5),
replace=TRUE)
tb=table(M)
Ms=rev(sort(tb[-(names(tb)=="A")]))
ExE[s]=(Ms[2]==Ms[3])
}
return(mean(ExE))}

Le soucis est que faire plusieurs centaines de millions de tirages de plus de 40 millions de lois multinomiales pourrait prendre du temps (genre vraiment beaucoup). Une stratégie intuitive peut être de faire des simulations pour une population plus faible, puis d’extrapoler.

E=function(N) EXE(N)
taille=c(20,50,100,200,500,1000,2000)
proba=Vectorize(E)(taille)
plot(taille,proba,type="b",log="xy")

base=data.frame(y=proba,x=taille)
reg=lm(log(y)~I(log(x)),data=base)
s2=summary(reg)$sigma
m=exp(predict(reg,newdata=
data.frame(x=41194689)))*exp(s2^2/2)

L’extrapolation linéaire n’étant peut-être pas parfaite, on peut tenter un ajustement quadratique (comme cela a été fait sur la figure ci-dessus)

reg2=lm(log(y)~I(log(x))+I(log(x)^2),data=base)
s2=summary(reg2)$sigma
m2=exp(predict(reg2,newdata=data.frame(x=41194689)))*exp(s2^2/2)

La différence de prédiction avec les deux modèles est significative comme on le voit sur le graphique. Toutefois, avoir des ex-æquo avec une très très grande population est tellement rare qu’il faut réellement beaucoup de simulations pour avoir un ordre de grandeur valide. L’extrapolation semble être une alternative valide ici (mais je suis ouvert à toute critique, ou discussion).

Maintenant que l’on a une méthodologie (ou presque), utilisons des ordres de grandeurs réalistes. Par exemple en se basant sur l’élection présidentielle de 2002. 41.19 millions d’électeurs, 28.4% d’abstentions, et pour les votes exprimés, un candidat en tête avec 19.9% des votes, un second à 16.8% et le troisième à 16.2% (et les autres plus loin). Les intentions de votes pour les principaux candidats figurent dans la loi multinomiale ci-dessous

EXE=function(N=100,ns=1000){
ExE=rep(NA,ns)
for(s in 1:ns){
M=sample(c("abs","JC","JMLP","LJ","FB","AL","JPC"
,"NM","autres"),size=N,prob=c(.284,.1988*.716,
.1686*.716,.1618*.716,.0684*.716,.0572*.716,
.0533*.716,.0525*.716,.1714104),replace=TRUE)
tb=table(M);
Ms=rev(sort(tb[-(names(tb)%in%c("abs","autres"))]));
ExE[s]=(Ms[2]==Ms[3])
}
return(mean(ExE))}

Si on en croit l’affirmation du commentaire, la probabilité d’avoir eu des ex-æquo (entre le second et le troisième candidat) serait de l’ordre de

> 1/(41194689*(.1686*.716-.1618*.716))
[1] 4.985823e-06

Je dois avouer que les calculs n’ont rien donné (on verra tout à l’heure ce qui se passe si on change la définition d’ex-æquo). Numériquement, les calculs tournent encore (après 4 jours) sur le serveur… Par contre, si la population ne contenait que 10000 électeurs, la probabilité d’avoir des ex-æquo (entre le 2ème et le 3ème candidat) serait de l’ordre de 3 sur 10000 (avec un intervalle de confiance que je n’ai toujours pas calculé)

> EXE(10000,100000000)
[1] 3.245562e-05

A titre d’illustration, on peut regarder ce qui s’est passé, commune par commune en France (les données sont en ligne sur le site du Ministère de l’Intérieur). L’exercice est biaisé parce qu’il y a de l’hétérogénéité spatiale… mais ça permet toujours d’illustrer… Les nombres de voix obtenues, pour le second et le troisième candidat, par commune est le suivant

> election=read.table(
+ "/Users/UQAM/Documents/Pres2002Tour1.csv",sep=";")
+ election=election[-1,]
> VOIX=election[,seq(14,74,by=4)]
> DEUXIEME=TROISIEME=TOTAL=rep(NA,nrow(VOIX))
> for(i in 1:nrow(VOIX)){
+ u=rev(sort(as.numeric(as.character(
+ election[i,seq(14,74,by=4)]))))
+ TOTAL[i]=sum(u)
+ DEUXIEME[i]=u[2]
+ TROISIEME[i]=u[3]
+ }

Sur 37000 communes,

> nrow(election)
[1] 37513

ou plutôt sur les 24000 communes qui ont eu plus de 5000 votes exprimés

> sum((TOTAL>5000))
[1] 24230

il y a eu 56 cas avec de deuxième et troisième candidats ex-aequo,

> base=data.frame(TOTAL,DEUXIEME,TROISIEME,COMMMUNE=election[,3])
> selection=(TOTAL>5000)
> sousbase=base[selection,]
> sum(sousbase$DEUXIEME==sousbase$TROISIEME)
[1] 56

On a même le détail,

> sousbase[indice,]
TOTAL DEUXIEME TROISIEME                     COMMMUNE
1134   5819      699       699                        Crouy
1507   5386      717       717          Louroux-Bourbonnais
2603   6235     1151      1151                  Saint-Peray
2916   6346      935       935                        Coucy
2970   7529     1413      1413                   Haraucourt
5089   5567      717       717                      Vignats

(etc). On peut alors regarder, en fonction de la taille des communes (ici le nombre de votes exprimés) la probabilité d’avoir un ex-æquo, dans une commune donnée. On va subdivisionner en 50 classes (pour commencer), et compter à chaque fois le nombre d’ex-æquo,

> n=50
> niveau=seq(1/(2*n),1-1/(2*n),by=1/n)
> base$CLASSE=cut(TOTAL,quantile(TOTAL,seq(0,1,by=1/n)),
+ labels=niveau)
> base$EXAEQUO=(base$DEUXIEME==base$TROISIEME)*1
> m=by(base$EXAEQUO, base$CLASSE, sum)

Par exemple pour les 2% des plus grosses villes, on a eu 5 cas de communes avec des ex-aequos

------------------------------------------------------------
base$CLASSE: 0.99
[1] 5

Si on regarde plus en détails, ce sont les communes avec plus de 7500 votes exprimés,

> quantile(TOTAL,.98)
98%
7427.76
> selection=(TOTAL>quantile(TOTAL,.98))
> sousbase=base[selection,]
> sum(sousbase$DEUXIEME==sousbase$TROISIEME)
[1] 5
> indice=which(sousbase$DEUXIEME==sousbase$TROISIEME)
> sousbase[indice,]
TOTAL DEUXIEME TROISIEME       COMMMUNE CLASSE EXAEQUO
2970   7529     1413      1413     Haraucourt   0.99       1
14359  7496     1392      1392          Renac   0.99       1
25028  8104     1381      1381         Heloup   0.99       1
30014  8087     1340      1340         Barnay   0.99       1
36770  7435      764       764 Pont-sur-Yonne   0.99       1

On peut représenter ces nombres de cas d’ex-æquo et faire une régression de Poisson (car on fait du comptage ici),

> taille=length(TOTAL)/n
> plot(quantile(TOTAL,niveau),m/taille)
> sb=data.frame(niveau,exaequo=as.vector(m))
> library(splines)
> reg=glm(exaequo~bs(niveau),family=poisson,data=sb)
> u=seq(0,1,by=.001)
> lines(quantile(TOTAL,u),predict(reg,
+ newdata=data.frame(niveau=u),
+ type="response")/taille,lwd=2,col="red")

pour des facilités de lecture, on a en ordonnées des probabilités et en abscisse les tailles moyennes des villes

On peut faire la même chose avec 200 classes,

Bref, pour une commune de taille moyenne (disons moyenne supérieure, avec 5000 votes exprimés), on a 2 chances sur 1000 d’avoir un second et un troisième candidat ex-æquo. Ce qui laisserait entendre que pour 40 millions, la probabilité devrait être faible, voire très faible…

Bon, au delà du problème conceptuel des ex-æquo (ou légal, car je doute qu’il soit possible d’avoir une égalité parfaite, le Ministère de l’Intérieur ferait un recompte et trouverait forcément un résultat différent), il semble que la probabilité semble beaucoup plus faible que celle obtenue par la règle ad-hoc….

Mais peut-être serait-il réaliste de dire que l’élection n’a pas su dégager une majorité (c’est le but d’une élection il me semble) si le nombre de voix séparant deux candidats est trop faible. Par exemple, si moins de 100 voix séparent les candidats, on refait un vote ! Pour revenir sur mon exemple précédant, avec 10000 votants

> EXE100(10000,1000000)
[1] 0.012641

soit une chance sur 100 (je me suis autorisé à faire moins de simulations car l’évènement me semble moins improbable… donc il y a besoin de moins de simulations pour l’observer à l’occasion). Si on va plus loin, et que l’on fait des simulations que l’on projette, comme auparavant, pour estimer la probabilité d’avoir des ex-æquo non pas pour une ville, mais au niveau de la France entière, on est plutôt aux alentours de

> (m=exp(predict(reg,newdata=
+ data.frame(x=41194689)))*exp(s2^2/2))
1
1.505422e-12

pour un modèle linéaire, et

> (m=exp(predict(reg2,newdata=
+ data.frame(x=41194689)))*exp(s2^2/2))
1
4.074588e-98

pour un modèle quadratique (avec la confiance – relativement faible – que l’on peut accorder à une telle projection). Ce qui donne une différence énorme… Si on visualise tout ça,

lines(c(1,100000000),exp(predict(reg,newdata=
data.frame(x=c(1,100000000))))*exp
(s2^2/2),lty=2,col="light blue")

que l’on représente en bleu, en vert un ajustement quadratique

lines(10^(seq(1,8,by=.1)),exp(predict(reg,newdata=
data.frame(x=10^(seq(1,8,by=.1)))))*exp
(s2^2/2),lty=2,col="dark green")

alors que le calcul suggéré dans le commentaire donnerait la courbe rouge,

lines(c(1,100000000),1/(c(1,100000000)*
(.1686*.716-.1618*.716)),col="red",lty=2)

Peut-on parler d’évènement improbable ? A titre de comparaison, quand on parle de quelque chose d’improbable, ou qui arrive avec une probabilité infinitésimale, on pense au loto. A l’ancien loto (français), il fallait choisir 6 numéros parmi 49 (sans remise). La probabilité de gagner le gros lot était de

Pour l’Euromillions, il faut choisir 5 numéros parmi 50 numéros auxquels il faut ajouter les combinaisons possibles avec les Étoiles, soit 2 numéros à choisir parmi 9. La probabilité de gagner le gros lot est alors de

Bref, tomber sur des ex-æquo lors d’une élection nationale, en France, c’est a priori plus rare que gagner le gros lot en jouant une fois au loto… On peut donc dire qu’il ne devrait pas y avoir d’ex-æquo à l’issu du premier tour !


3 thoughts on “Ex-æquo aux élections ?”

  1. J’aime ces références claires (genre source: internet). J’ai bien vu cette règle pour les sénatoriales et les législatives, mais pas pour les élections présidentielles. J’ai cherché 30 minutes sans succès… je m’y remettrais quand j’aurais du temps… Car je doute qu’il y a une loi qui dit “si c’est pas précisé, ben on fait comme pour les autres, c’est pareil“.

    Sinon pour être tout à fait honnête, mais point de départ n’était pas (vraiment) un problème de droit, mais un problème d’affirmation d’un résultat (mathématique) sans aucune justification, qui de surcroît, me semblait erroné.

  2. J’aime beaucoup l’article qui se fonde sur l’affirmation “car visiblement la constitution française n’a pas vraiment prévu ce cas”, laquelle justifie l’ensemble de la masturbation intellectuelle qui suit.

    Sauf qu’en fait la constitution a prévu qu’il existe des lois organiques pour préciser ces points. Et que le code électoral (qui résulte desdites lois) précise qu’en cas d’égalité stricte au deuxième tour le plus âgés des deux candidats est élu.

    Veuillez donc refaire votre calcul en y incluant la probabilité que deux candidats soient nés le même jour à la même heure.

    Cette règle n’est pas vraie que pour l’élection présidentielle, mais aussi pour les autres scrutins uninominaux à deux tours (députés…).

    http://www.legifrance.gouv.fr/affic

  3. suite à la publication, @adelaigue me faisait remarquer un billet sur http://www.slate.com/ sur un sujet proche, mais avec des lois binomiales… C’est en effet plus simple, et on retrouve les mêmes résultats… Avec 6 millions d’électeurs, et des probabilités rigoureusement égales à 50%, la probabilité d’avoir des ex-æquo (stricts) serait de 3 pour 10000

    > EXAQ=function(n=6000000,e=0) dbinom(n/2,n,.5-e/2) > EXAQ() [1] 0.000325735

    Si on suppose que la différence entre les candidats est de 2 pour mille i.e. 49.9% et 50.1%, on passe à 2 sur un milliard,

    > EXAQ(e=.002) [1] 2.001337e-09

    Par contre, je n’ai pas pu le faire pour 49% et 51%… en revanche, avec 49.25% et 50.75% on est… infinitésimal…

    > EXAQ(e=.015) [1] 2.143408e-297

    Si on transpose au cas français, au second tour, sans abstention, la probabilité d’avoir des ex-æquo si les probabilités étaient exactement 50%-50%, on aurait,

    > EXAQ(n=41000000) [1] 0.0001246086

    mais si les vraies probabilités étaient de 49.9% versus 50.1%, on aurait une probabilité infime d’avoir des ex-æquo, 

    > EXAQ(n=41000000,e=.002) [1] 3.043192e-40

    D’ailleurs, sur ce exemple, on voit que chercher des ex-æquo dans un sens plus charge change beaucoup si les candidats sont vraiment très proches,

    EQUO=function(n=100,p) sum(dbinom(41000000/2+ + ((-n/2):(n/2)),41000000,p)) > EXAEQUO(p=.5,n=0) [1] 0.0001246086   > EXAEQUO(p=.5,n=100) [1] 0.01258495

     
    d’un facteur 100, environ (ce qui se comprend assez bien, la distribution étant très plate), mais le facteur 100 n’apporte pas grand chose sur une probabilité déjà très faible,

    > EXAEQUO(p=.501,n=0) [1] 3.043192e-40 > EXAEQUO(p=.501,n=100) [1] 3.094439e-38

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