Prédire le nombre de morts, suite

Il y a quelques jours, un tweet de Baptiste Coulmont m’inspirait un billet sur l’estimation de la surmortalité, en France. Ce soir, c’est un tweet d’Alexandre Blanchet, qui parlait de surmortalité, au Québec.

J’étais surpris, parce que la prévision est bien au dessus des années passés contrairement à ce qu’on pouvait observer en France. En repartant des codes d’Alexandre (data_prep.R puis predictions.R) j’ai remis un peu en forme le graphique, pour avoir la vision de long-terme, pour comprendre la tendance linéaire utilisée par Alexandre (qui utilise un modèle à la Buys-Ballot)

Je me disais qu’on pouvait tenter des modèles de lissages exponentiel, à la Holt-Winters,

library(forecast)
x=ts(df.l_training$deces,start = 2010, frequency = 12)
x.hw <- ets(x, model = "AAA")
autoplot(forecast(x.hw,24))

en version additive, ou multiplicative

x.hw2 <- ets(x, model = "MAM")
autoplot(forecast(x.hw2,24))

Je laisse à d’autre le soin de comparer aux nombres de morts observés depuis 2 mois, je reste fasciné pour ma part par la tendance à la hausse de la mortalité, depuis 10 ans… Et j’essayerais de comparer ces trois modèles dès que j’aurais finis mes corrections de copies de la session d’hiver.



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Arthur Charpentier (2020, May 7). Prédire le nombre de morts, suite. Freakonometrics. Retrieved May 18, 2024, from https://doi.org/10.58079/ovfw

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