Je ne sais pas si c’est la proximité avec Halloween, mais je trouvais ce vendredi 13 qui s’annonce avait quelque chose de spécial.. Et tant pis si après mes études sur les jours de naissance les jours de pleine lune, je passe définitivement pour un mystique. Disons plutôt que j’aime bien interroger les croyances de grands mères…. de la même manière que j’aime questionner les pratiques des actuaires (souvent pleines de bon sens, mais parfois un peu bancales).
Le problème avec les vendredi 13 est que l’on ne sait jamais si c’est un jour qui porte chance, ou au contraire un jour qui doit porter malheur… Dans le doute, je n’ai pas pu m’empêcher de mettre quelques trèfles à quatre feuilles, des brin de muguet et un pompon de marin.. Comme disait un très grand scientifique, “je n’y crois pas, mais il parait que ça marche même pour ceux qui n’y croient pas“. Je ne vais donc pas me priver !

Bon notons tout d’abord qu’avoir un vendredi 13 n’a rien d’exceptionnel… il y en a déjà au moins un par an. Mais ce qui est troublant c’est que le 13 d’un mois a plus de chances de tomber un vendredi qu’un autre jour. Pour avoir un cycle de semaines entières, il faut compter 400 ans, soit 20871 semaines (ce que l’on appelle un cycle grégorien). Mais en 400 ans, on a 4800 mois, soit 4800 “13”… qui n’est pas divisible par 7, ce qui tend à laisser penser que certains jours de la semaine tomberont (un peu) plus souvent que les autres… Et Brown a montré que c’était le cas (dès 1933, dans le American Mathemical Monthly¹). Pour les amateurs, Jean-Luc Nothias avait fait un article en mars dernier sur le sujet (ici).
De plus, certains auteurs ont tenté des études statistiques sur le sujet. Par exemple, en 1993, le British Medical Journal avait publié un article sur le sujet (“Is Friday the 13th Bad for Your Health?” , ici) “Friday 13th is unlucky for some. The risk of hospital admission as a result of a transport accident may be increased by as much as 52 percent. Staying at home is recommended.” Bon, on va essayer de jeter un oeil….

• Visites chez le médecin (généraliste) les vendredi 13

Les données a notre disposition (gentillement données par la Caisse d’Assurance Maladie) correspondent au nombre de consultations d’un médecin généraliste, par jour… Bon, ces données présentent un soucis technique: les données arrivent avec un (léger) délai, et les données du vendredi arrivent regroupées avec celles du samedi et du dimanche le mardi suivant. On ne peut donc pas comparer un vendredi au jeudi précédant par exemple… Pour éviter ce genre de soucis, la stratégie la plus simple consiste à comparer le nombre de consultations chez le médecin….

avec en rouge les vendredi 13, et en jaune la moyenne des vendredi 6 et 20…. Vu de loin, on consulte un peu plus les vendredi 13 que les vendredi avant et après. Si on fait un test de Student (quelle que soit l’hypothèse alternative) on rejette l’hypothèse comme quoi on conculte plus son médecin un vendredi 13…

> t.test(V13,V)
        Welch Two Sample t-test
data:  V13 and V
t = 0.6126, df = 9.052, p-value = 0.5552
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

Mais peut être est-ce par qu’une consultation chez le médecin généraliste n’est pas associé à de la “malchance” ?

• Quid des catastrophes naturelles ?

Cherchons autre chose que l’on pourrait associer à cette prétendue “malchance“. Si on regarde les communes classées catastrophes naturelles en France, entre août 1982 et mars 2008, il y a eu 131 285 classements de communes comme touchées par une catastrophe naturelle.(et paru au Journal Officiel, ces données sont publiques). Seuls 393 classements ont été  fait un vendredi 13, ce qui pourrait sembler très faible… En fait, cette série est très ératique.

Le graphique montre l’évolution du nombre de classements les mois où il y a eu un vendredi 13. Statistiquement, on pourrait noter qu’il y a beaucoup plus de communes touchées par une catastrophe naturelle un mercredi 11 par exemple… Bref, la base semble inutilisable pour cette étude… simplement car un cinquième des classements concernent les tempêtes de décembre 1999 (ou plutôt les inondations qui ont suivies, car les tempêtes sont exclues du régime cat nat, en métropole).

• Quid des gros sinistres de perte d’exploitation et des incendies entreprises…

J’aurais préféré avoir d’autres données d’assureurs, mais comme toujours, lorsque j’ai demandé les données, on m’a expliqué que c’étaient des données sensibles, et que je ne pourrais rien avoir ! Fort heureusement, il me reste quelques jeux de données…. en particulier une base de gros sinistres de sinistres en perte d’exploitation en France.
Cette fois, ma base va de début 1985 à fin 2000, avec en tout 2387 sinistres (cette fois l’interpréation devrait être plus simple car les données sont identifiées comme des sinistres). Au final 17 sinistres majeurs² se sont produits un vendredi 13. Cette fois, le chiffre est significativement grand, car par exemple, seulement 4 se sont produit un jeudi 12, et 9 un samedi 14…

Là encore, si on regarde ce qui s’est passé les mois où il y avait un vendredi 13, on note qu’il y a eu beaucoup de sinistres ces jours là… Envie de faire un test ? On a en tout 2387 sinistres à faire tomber sur 5824 jours, parmi lesquels, on compte 27 vendredi 13. Bref, en supposant les sinistres indépendants, chaque sinistre à une probabilité de 0,463% de tomber un vendredi 13. Le nombre de sinistres tombant un vendredi 13 est donc supposé suivre une loi binomiale

On pourrait espérer avoir 11 sinistres qui tombent un vendredi 13 (et on en observe 17). Si on calcule le quantile à 95%, on tombe sur 17. En fait, on avait environ 1 chance sur 20 d’avoir autant de sinistres ces jours là…. ce qui correspond exactement au seuil que l’on retient pour juger de la significativité d’un test (comme je l’évoquais un peu ici). Bref, on ne peut pas vraiment conclure….
En fait, comme il s’agissait de sinistres d’entreprises, je pensais qu’il y aurais un biais, car (par définition) les vendredi 13 tombent un vendredi, et que les jours de semaines devaient avoir plus de sinistres que les jours de week end. Mais ce n’est pas le cas

Bref, on est dans la zone d’incertitude des tests statistiques….
Mais on peut aussi utiliser une base d’incendies intreprises que j’ai sous le coude depuis quelques années, avec des sinistres survenus entre 1982 et 1996. Cette base contient 9613 gros sinistres: En utilisant la même méthode que pour les sinistres de perte d’exploitation, on note que beaucoup d’incendies sont survenus un vendredi 13 dans cette base: 52. C’est un peu plus que ce que nous aurions pu espérer, à savoir 45,62. Là encore, en notant que le nombre d’incendies devrait suivre une loi binomiale, notons qu’il y avait 15,4% de chances d’atteindre 52 sinistres, ce qui n’est – cette fois-ci – pas particulièrement rare.

Par contre, sur cette base, l’effet week end semble plus prononcé, ce qui semble aller dans le sens que ces 52 sinistres, c’est loin d’être exceptionnellement elévé pour un jour de semaine.

On pourrait aussi parler de karma, ou de chose dans le genre….

¹ B. H. Brown, “Solution to Problem E36”, American Mathematical Monthly, vol. 40, issue 10 (1933), p. 607 Pour faire simple, un cycle grégorien correspond à 400 années, soit 136097 jours, ou encore 20 871 semaines. Si on regarde la distribution des jours on voit que samedi et jeudi tombent 684 fois, lund et mardi 685, mercredi et dimanche 687, et vendredi 688. Bon, d’accord, je pinaille…

² pour les plus curieux, ou les plus sceptiques, je mets ici les codes pour ceux qui veulent jouer avec les données… c’est un exercice amusant pour jouer avec la manipulation de dates sous R…

> B1=read.table("https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/data-cat-nat.txt",header=TRUE)
> B2=read.table("https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/data-pe.txt",header=TRUE)
> B4=read.table("https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/data-incendies.txt",header=TRUE)
> B3=read.table("https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/date-v13.txt",header=TRUE) 
> B2$DATEPE=as.character(B2$DATEPE)
> x2=as.Date(B2$DATEPE,"%d/%m/%Y")   
> B3$date=as.character(B2$date)
> x3=as.Date(B3$date,"%d/%m/%Y")
> p2=sum((x3>=min(x2))&(x3<=max(x2)))/as.numeric(max(x2)-min(x2))
> n2=length(x2);  n2*p2
> qbinom(.05,n2,p2); qbinom(.95,n2,p2)
> pbinom(sum(x2%in%x3)  ,n2,p2)
> NOM=weekdays(x3[1]+1:7-5)
> S=rep(NA,7)
> for(i in 1:7){S[i]=sum(weekdays(x2)==NOM[i])}
> barplot(S,names.arg=NOM,col="light blue")

voilà pour les sinistres en perte d’exploitation… le reste n’est qu’une variation sur le même thème…

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