Category Archives: Regression

I Got The Feelin’

Last week, I’ve been going through my CD collection, trying to find records I haven’t been listing for a while. And I got the feeling that music I listen to nowadays is slower than the one I was listening to in my 20’s. I was wondering if that was an age issue, or it was simply the fact that music in the 90s was “faster” than the one released in 2015. So I tried to scrap the BPM database to get a more appropriate answer about this “feeling” I have. I did extract two information: the BPM (beat per minute) and the year (of release).

Here is a function to extract information from the website,

> library(XML)
> extractbpm = function(VBP,P){
+ url=paste("https://www.bpmdatabase.com/music/search/?artist=&title=&bpm=",VBP,"&genre=&page=",P,sep="")
+ download.file(url,destfile = "page.html")
+ tables=readHTMLTable("page.html")
+ return(tables)}

For instance

> extractbpm(115,13)
$`track-table`
Artist Title
1 Eros Ramazzotti y Claudio Guidetti Dimelo A Mi
2 Everclear Volvo Driving Soccer Mom
3 Evils Toy Dear God
4 Expose In Walked Love
5 Fabolous ft. 2 Chainz When I Feel Like It
6 Fabolous ft. 2 Chainz When I Feel Like It
7 Fabolous ft. 2 Chainz When I Feel Like It
8 Fanny Lu Fanfarron
9 Featurecast Ain't My Style
10 Fem 2 Fem Obsession
11 Fernando Villalona Mi Delito
12 Fever Ray Triangle Walks
13 Firstlove Freaky
14 Fito Blanko Pegadito Suavecito
15 Flechazo Del Norte Mariposa Traicionera
16 Fluke Switch/Twitch
17 Flyleaf Something Better
18 FM Static The Next Big Thing
19 Fonseca Eres Mi Sueno
20 Fonseca ft. Maffio & Nayer Eres Mi Sueno
21 Francesca Battistelli Have Yourself A Merry Little Christmas
22 Frankie Ballard Young & Crazy
23 Frankie J. More Than Words
24 Frank Sinatra The Hucklebuck
25 Franz Ferdinand The Dark Of The Matinée
Mix BPM Genre Label Year
1 — 115 — Sony 2009
2 — 115 — Capitol Records 2003
3 — 115 — — —
4 — 115 — Arista Records 1994
5 Explicit 115 Urban Def Jam/Island Def Jam 2013
6 — 115 Urban Def Jam/Island Def Jam 2013
7 Radio Edit 115 Urban Def Jam/Island Def Jam 2013
8 — 115 Latin Pop Universal Latino 2011
9 Psychemagik Dub 115 — Jalapeno 2012
10 — 115 — Critique Records 1993
11 — 115 — Mt&vi Records/caminante Records 2001
12 Rex The Dog Remix 115 — Little Idiot/Mute 2012
13 — 115 — Jwp Music 2000
14 — 115 Merengue Mambo Crown Loyalty 2012
15 — 115 — Hacienda 2010
16 Album Version 115 — One Little Indian Records 2004
17 — 115 Alternative A&M/Octone 2013
18 — 115 — Tooth & Nail Records 2007
19 — 115 Merengue Mambo 10 2012
20 Urban Version 115 — 10 2012
21 — 115 — Word/Fervent/Warner Bros 2009
22 — 115 Country Warner Bros 2015
23 Mynt Rocks Radio Edit 115 — Columbia 2005
24 — 115 Jazz Columbia 1950
25 — 115 New Wave — 2004

We have here one of the few old songs, a 1950 tune by Frank Sinatra. If we scrap the website, with a simple loop (where the bpm is from 40 to 200). Start with

BASE=NULL
> vbp=40
> p=1

and then, a loop based on

> while(vbp<=2017){
+ F=extractbmp(vbp,p)
+ if(length(F)==1){
+ BASE=rbind(BASE,F[[1]][,c("Artist","Title","BPM","Year")])
+ p=p+1}
+ if(length(F)==0){
+ vbp=vbp+1
+ p=1}}

Then we should clean the dataset

BASE=BASE[-duplicated(BASE),]
BASE=BASE[-which(BASE$Year=="—"),]
BASE$y=as.numeric(as.character(BASE$Year))
BASE$bpm=as.numeric(as.character(BASE$BPM))
BASE=BASE[BASE$y>=1940,]

and we end up with almost 50,000 tunes.

boxplot(BASE$bpm~as.factor(BASE$y),
col="light blue")

Over the past 20 years, it looks like speed of tunes has declined (let us forget tunes of 2017, clearly we have a problem here…)

library(mgcv)
plot(BASE$y,BASE$bpm)
reg=gam(bpm~s(y),data=BASE)
B=data.frame(y=1950:2017)
p=predict(reg,newdata=B)
lines(B$y,p,lwd=3,col="red")

which is confirmed with a (smoothed) regression

p2=predict(reg,newdata=B,se.fit=TRUE)
plot(B$y,p2$fit,lwd=3,col="red",type="l",ylim=c(90,140))
lines(B$y,p2$fit+p2$se.fit)
lines(B$y,p2$fit-p2$se.fit)

even when incorporating the confidence band. Bumps are probably related to smoothing parameters, but indeed, it looks like the average speed of music tune has decreased, from 110-115 in the 90’s to less than 100 nowadays. Now to be honest, I would love to have access to personal information from itunes, deezer or spotify, to get a better understanding (eg when in the week, in the day, do we like to listen to faster music for instance). But so far, I could not have access to such data. Too bad…

Regression with Splines: Should we care about Non-Significant Components?

Following the course of this morning, I got a very interesting question from a student of mine. The question was about having non-significant components in a splineregression.  Should we consider a model with a small number of knots and all components significant, or one with a (much) larger number of knots, and a lot of knots non-significant?

My initial intuition was to prefer the second alternative, like in autoregressive models in R. When we fit an AR(6) model, it’s not really a big deal if most coefficients are not significant (but the last one). It’s won’t affect much the forecast. So here, it might be the same. With a larger number of knots, we should be able to capture small bumps that we’ll never capture with a smaller number.

Here is what a have with a small number of knots, and cubic splines

and with a larger number of knots

In order to understand what’s going on, consider a simple model, with the two splines above, in red

> set.seed(1)
> library(splines)
> x=seq(0,1,by=.01)
> v=bs(x,10)
> x2=v[,2]
> x10=v[,10]
> set.seed(1)
> y=1+3*x2+5*x10+rnorm(length(x))/4
> y_test=1+3*x2+5*x10+rnorm(length(x))/4

Note that here I have generated two sets of data, one to train a model, and one to test it.  Here, the data looks like that

> plot(x,y)

It is based on two splines,

> lines(df$x,1+3*x2+5*x10)

If we use a spline model with 10 degrees of freedom, we get

> df=data.frame(x,y)
> reg=lm(y~bs(x,10),data=df)
> summary(reg)
 
Coefficients:
            Estimate Std. Er t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  0.91671 0.17068   5.371 6.08e-07 ***
bs(x, 10)1   0.20485 0.32696   0.627    0.533    
bs(x, 10)2   3.15593 0.22534  14.005  < 2e-16 ***
bs(x, 10)3   0.04847 0.25075   0.193    0.847    
bs(x, 10)4   0.09373 0.21597   0.434    0.665    
bs(x, 10)5   0.11624 0.22939   0.507    0.614    
bs(x, 10)6   0.24829 0.22293   1.114    0.268    
bs(x, 10)7  -0.06825 0.23498  -0.290    0.772    
bs(x, 10)8   0.19633 0.26241   0.748    0.456    
bs(x, 10)9   0.27557 0.26976   1.022    0.310    
bs(x, 10)10  4.78134 0.24116  19.826  < 2e-16 ***

which makes sense, from what we have generated. Indeed, most of the components are not significant, but the second and the tenth. We can actually test that all those components are null (at the same time)

> A=matrix(0,8,11)
> colnames(A)=names(coefficients(reg))
> A[1,2]=A[2,4]=A[3,5]=A[4,6]=A[5,7]=
+ A[6,8]=A[7,9]=A[8,10]=1
> b=rep(0,8)
> linearHypothesis(reg, A,b)
Linear hypothesis test
 
Hypothesis:
bs(x, 10)1 = 0
bs(x, 10)3 = 0
bs(x, 10)4 = 0
bs(x, 10)5 = 0
bs(x, 10)6 = 0
bs(x, 10)7 = 0
bs(x, 10)8 = 0
bs(x, 10)9 = 0
 
Model 1: restricted model
Model 2: y ~ bs(x, 10)
 
  Res.Df    RSS Df Sum of Sq      F Pr(>F)
1     98 4.8766                           
2     90 4.6196  8   0.25701 0.6259  0.754

and yes, those coefficients are not significant.

> yp10=predict(reg)
> lines(df$x,yp10,col="red")

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I Fought the (distribution) Law (and the Law did not win)

A few days ago, I was asked if we should spend a lot of time to choose the distribution we use, in GLMs, for (actuarial) ratemaking. On that topic, I usually claim that the family is not the most important parameter in the regression model. Consider the following dataset

> db <- data.frame(x=c(1,2,3,4,5),y=c(1,2,4,2,6))
> plot(db,xlim=c(0,6),ylim=c(-1,8),pch=19)

To visualize a regression model, use the following code

> nd=data.frame(x=seq(0,6,by=.1))
> add_predict = function(reg){
+ prd1=predict(reg,newdata=nd,se.fit = TRUE,type="response")
+ y1=prd1$fit
+ y1_upp=prd1$fit+prd1$residual.scale*1.96*
prd1$se.fit   
+ y1_low=prd1$fit-prd1$residual.scale*1.96*
prd1$se.fit 
+ polygon(c(nd$x,rev(nd$x)),c(y1_upp,
rev(y1_low)),col="light green",angle=90,
density=40,border=NA)
+ lines(nd$x,y1,col="red",lwd=2)
+ }

For instance, with a Poisson regression (with a log link function) we get

> plot(db)
> reg1=glm(y~x,family=poisson(link="log"),
+ data=db)
> add_predict(reg1)

while, with a Gaussian regresion (but still with a log link function), we get

> plot(db)
> reg2=glm(y~x,family=gaussian(link="log"),
+ data=db)
> add_predict(reg2)

If we just care about the expected value of our prediction, the output is more or less the same

> plot(db)
> lines(nd$x,predict(reg1,newdata=nd,
+ type="response"),col="red",lwd=1.5)
> lines(nd$x,predict(reg2,newdata=nd,
+ type="response"),col="blue",lwd=1.5)

So, indeed, forget about the (distribution) law when running a GLM. Not convinced? Consider – on the same dataset – a Poisson regression (with an identity link function this time)

> plot(db)
> reg1=glm(y~x,family=poisson(link="identity"),
+ data=db)
> add_predict(reg1)

while, with a Gaussian regresion (but still with an identity link function), we get

> plot(db)
> reg2=glm(y~x,family=gaussian(link="identity"),
+ data=db)
> add_predict(reg2)

Again, if we just plot the expected value of our prediction, the output is more or less the same

> plot(db)
> lines(nd$x,predict(reg1,newdata=nd,
+ type="response"),col="red",lwd=1.5)
> lines(nd$x,predict(reg2,newdata=nd,
+ type="response"),col="blue",lwd=1.5)

So clearly, the simplistic message you should not care too much about the (distribution) law seems to be valid…

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Classification with Categorical Variables (the fuzzy side)

The Gaussian and the (log) Poisson regressions share a very interesting property,

i.e. the average predicted value is the empirical mean of our sample.

> mean(predict(lm(dist~speed,data=cars)))
[1] 42.98
> mean(cars$dist)
[1] 42.98

One can prove that it is also the prediction for the average individual in our sample

> predict(lm(dist~speed,data=cars),
+ newdata=data.frame(speed=mean(cars$speed))) 
42.98

The geometric interpretation is that the regression line passes through the centroid,

> plot(cars)
> abline(lm(dist~speed,data=cars),col="red")
> abline(h=mean(cars$dist),col="blue")
> abline(v=mean(cars$speed),col="blue")
> points(mean(cars$speed),mean(cars$dist))

But in all other cases, it is no longer the case. Consider for instance the case of a logistic regression. And to ask for something even more complicated, consider the case where we have only categorical explanatory variables. In that context, it is more difficult to get a prediction for the “average individual”. Unless we consider some fuzzy interpretation of the regression.

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Regression Models, It’s Not Only About Interpretation

Yesterday, I did upload a post where I tried to show that “standard” regression models where not performing bad. At least if you include splines (multivariate splines) to take into accound joint effects, and nonlinearities. So far, I do not discuss the possible high number of features (but with boostrap procedures, it is possible to assess something related to variable importance, that people from machine learning like).

But my post was not complete: I was simply plotting the prediction obtained by some model. And it “looked like” the regression was nice, but so were the random forrest, the https://latex.codecogs.com/gif.latex?k-nearest neighbour and boosting algorithm. What if we compare those models on new data?

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On Some Alternatives to Regression Models

When you start discussing with people in machine learning, you quickly hear something like “forget your econometric models, your GLMs, I can easily find a machine learning ‘model’ that can beat yours”. I am usually very sceptical, especially when I hear “easily” or “always“. I have no problem about the fact that I use old econometric models, but I had the feeling that things aren’t that easy. I can understand that we might have problems when we do have a lot of features (I am still working on that, I’ll get back to this point soon), but I have the feeling that I can still capture interactions, and non-linearities with standard econometric models as well as any machine learning algorithm.

Just to illustrate, consider the following ‘model

https://latex.codecogs.com/gif.latex?\mathbb{E}[Y\vert\boldsymbol{X}=\boldsymbol{x}]=m(\boldsymbol{x})

where https://latex.codecogs.com/gif.latex?m(\cdot) is (just to illustrate)

> n <- 5000
> rtf <- function(x1, x2) { sin(x1+x2)/(x1+x2) }
> xgrid <- seq(1,6,length=31)
> ygrid <- seq(1,6,length=31)
> zgrid <- outer(xgrid,ygrid,rtf)
> persp(xgrid,ygrid,zgrid,theta=30, phi=30, 
+ col="green", ticktype="detailed",shade=TRUE)

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Tukey and Mosteller’s Bulging Rule (and Ladder of Powers)

When discussing transformations in regression models, I usually briefly introduce the Box-Cox transform (see e.g. an old post on that topic) and I also mention local regressions and nonparametric estimators (see e.g. another post). But while I was working on my ACT6420 course (on predictive modeling, which is a VEE for the SOA), I read something about a “Ladder of Powers Rule” also called “Tukey and Mosteller’s Bulging Rule“. To be honest, I never heard about this rule before. But that won’t be the first time I learn something while working on my notes for a course !

The point here is that, in a standard linear regression model, we have

But sometimes, a linear relationship is not appropriate. One idea can be to transform the variable we would like to model, , and to consider

This is what we usually do with the Box-Cox transform. Another idea can be to transform the explanatory variable, , and now, consider,

For instance, this year in the course, we considered – at some point – a continuous piecewise linear functions,

It is also possible to consider some polynomial regression. The “Tukey and Mosteller’s Bulging Rule” is based on the following figure.

and the idea is that it might be interesting to transform  and  at the same time, using some power functions. To be more specific, we will consider some linear model

for some (positive) parameters  and . Depending on the shape of the regression function (the four curves mentioned on the graph above, in the four quadrant) different powers will be considered.

To be more specific, let us generate different models, and let us look at the associate scatterplot,

> fakedataMT=function(p=1,q=1,n=99,s=.1){
+ set.seed(1)
+ X=seq(1/(n+1),1-1/(n+1),length=n)
+ Y=(5+2*X^p+rnorm(n,sd=s))^(1/q)
+ return(data.frame(x=X,y=Y))}
> par(mfrow=c(2,2))
> plot(fakedataMT(p=.5,q=2),main="(p=1/2,q=2)")
> plot(fakedataMT(p=3,q=-5),main="(p=3,q=-5)")
> plot(fakedataMT(p=.5,q=-1),main="(p=1/2,q=-1)")
> plot(fakedataMT(p=3,q=5),main="(p=3,q=5)")

If we consider the South-West part of the graph, to get such a pattern, we can consider

or more generally

where  and  are both larger than 1. And the larger  and/or , the more convex the regression curve.

Let us visualize that double transformation on a dataset, say the cars dataset.

> base=cars
­> names(base)=c("x","y")
> MostellerTukey=function(p=1,q=1){
+ regpq=lm(I(y^q)~I(x^p),data=base)
+ u=seq(min(min(base$x)-2,.1),max(base$x)+2,length=501)
+ par(mfrow=c(1,2))
+ plot(base$x,base$y,xlab="X",ylab="Y",col="white")
+ vic=predict(regpq,newdata=data.frame(x=u),interval="prediction")
+ vic[vic<=0]=.1
+ polygon(c(u,rev(u)),c(vic[,2],rev(vic[,3]))^(1/q),col="light blue",density=40,border=NA)
+ lines(u,vic[,2]^(1/q),col="blue")
+ lines(u,vic[,3]^(1/q),col="blue")
+ v=predict(regpq,newdata=data.frame(x=u))^(1/q)
+ lines(u,v,col="blue")
+ points(base$x,base$y)
+ 
+ plot(base$x^p,base$y^q,xlab=paste("X^",p,sep=""),ylab=paste("Y^",q,sep=""),col="white")
+ polygon(c(u,rev(u))^p,c(vic[,2],rev(vic[,3])),col="light blue",density=40,border=NA)
+ lines(u^p,vic[,2],col="blue")
+ lines(u^p,vic[,3],col="blue")
+ abline(regpq,col="blue")
+ points(base$x^p,base$y^q)
+ }

For instance, if we call

> MostellerTukey(2,1)

we get the following graph,

On the left, we have the original dataset,  and on the right, the transformed one, , with two possible transformations. Here, we did only consider the square of the speed of the car (and only one component was transformed, here). On that transformed dataset, we run a standard linear regression. We add, here, a confidence tube. And then, we consider the inverse transformation of the prediction. This line is plotted on the left. The problem is that it should not be considered as our optimal prediction, since it is clearly biased because . But quantiles associated with a monotone transformation are the transformed quantiles. So confidence tubes can still be considered as confidence tubes.

Note that here, it could have be possible to consider another transformation, with the same shape, but quite different

> MostellerTukey(1,.5)

Of course, there is no reason to consider a simple power function, and the Box-Cox transform can also be used. The interesting point is that the logarithm can be obtained as a particular case. Furthermore, it is also possible to seek optimal transformations, seen here as a pair of parameters. Consider

> p=.1
> bc=boxcox(y~I(x^p),data=base,lambda=seq(.1,3,by=.1))$y
> for(p in seq(.2,3,by=.1)) bc=cbind(bc,boxcox(y~I(x^p),data=base,lambda=seq(.1,3,by=.1))$y)
> vp=boxcox(y~I(x^p),data=base,lambda=seq(.1,3,by=.1))$x
> vq=seq(.1,3,by=.1)
> library(RColorBrewer)
> blues=colorRampPalette(brewer.pal(9,"Blues"))(100)
> image(vp,vq,bc,col=blues)
> contour(vp,vq,bc,levels=seq(-60,-40,by=1),col="white",add=TRUE)

The darker, the better (here the log-likelihood is considered). The optimal pair is here

> bc=function(a){p=a[1];q=a[2]; as.numeric(-boxcox(y~I(x^p),data=base,lambda=q)$y[50])}
> optim(c(1,1), bc,method="L-BFGS-B",lower=c(0,0),upper=c(3,3))
$par
[1] 0.5758362 0.3541601

$value
[1] 47.27395

and indeed, the model we get is not bad,

Fun, ins’t it?

Modèles de prévision, fourre-tout

Dans le dernier cours de modèle de prévision, la semaine passée, nous avions passé un peu de temps sur l’étude des points aberrants et des points influents. Tout est expliqué dans les slides (avec les codes) donc je ne reviendrais pas dessus. Je pourrais juste évoquer quelques lignes de codes utilisées pour voir l’impact d’une observation sur la régression, en enlevant l’observation de la base, et en regardant ce que ça donne sur la prévision

> plot(cars)
> text(cars[c(23,49),1],cars[c(23,49),2]+4,c(23,49))
> abline(lm(dist~speed,data=cars))
> abline(lm(dist~speed,data=cars[-23,]),col="red")
> abline(lm(dist~speed,data=cars[-49,]),col="blue")

On a ensuite vu les problèmes de choix de modèles, et les méthodes de pénalisation (pénalisation du R2, et de la log-vraisemblance). On a ensuite vu les méthodes automatiques de choix de modèle,

> US=read.table("http://freakonometrics.free.fr/US.txt",sep=";")
> reg=lm(Murder~.,data=US)
> regs=step(reg)

Start:  AIC=63.01
Murder ~ Population + Income + Illiteracy + Life.Exp + HS.Grad + 
    Frost + Area

             Df Sum of Sq    RSS    AIC
- Income      1     0.236 128.27 61.105
- HS.Grad     1     0.973 129.01 61.392
<none>                    128.03 63.013
- Area        1     7.514 135.55 63.865
- Illiteracy  1     8.299 136.33 64.154
- Frost       1     9.260 137.29 64.505
- Population  1    25.719 153.75 70.166
- Life.Exp    1   127.175 255.21 95.503

Step:  AIC=61.11
Murder ~ Population + Illiteracy + Life.Exp + HS.Grad + Frost + 
    Area

             Df Sum of Sq    RSS    AIC
- HS.Grad     1     0.763 129.03 59.402
<none>                    128.27 61.105
- Area        1     7.310 135.58 61.877
- Illiteracy  1     8.715 136.98 62.392
- Frost       1     9.345 137.61 62.621
- Population  1    27.142 155.41 68.702
- Life.Exp    1   127.500 255.77 93.613

Step:  AIC=59.4
Murder ~ Population + Illiteracy + Life.Exp + Frost + Area

             Df Sum of Sq    RSS    AIC
<none>                    129.03 59.402
- Illiteracy  1     8.723 137.75 60.672
- Frost       1    11.030 140.06 61.503
- Area        1    15.937 144.97 63.225
- Population  1    26.415 155.45 66.714
- Life.Exp    1   140.391 269.42 94.213

Enfin, on a aussi vu le passage au logarithme sur la variable d’intérêt, avec un modèle log-normal,

> plot(cars$speed,cars$dist)
> regln=lm(log(dist)~speed,data=cars)
> summary(regln)

Call:
lm(formula = log(dist) ~ speed, data = cars)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-1.46604 -0.20800 -0.01683  0.24080  1.01519 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  1.67612    0.19614   8.546 3.34e-11 ***
speed        0.12077    0.01206  10.015 2.41e-13 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 0.4463 on 48 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.6763,	Adjusted R-squared:  0.6696 
F-statistic: 100.3 on 1 and 48 DF,  p-value: 2.413e-13

> beta=coefficients(regln)
> for(x in seq(2,30,by=.1)){
+ zhat=beta[1]+beta[2]*x
+ yhat=exp(zhat+1/2*0.4463^2)
+ points(x,exp(zhat),col="red")
+ points(x,yhat,col="blue")
+ }
> abline(lm(dist~speed,data=cars))

Pour comparer les modèles (linéaire versus log-linéaire), on avait suggéré de comparer les résidus des deux modèles,

> U=cars$dist - exp(predict(regln)+1/2*0.4463^2)

> sd(U)
[1] 17.12949
> sd(residuals(lm(dist~speed,data=cars)))
[1] 15.22184

Ce soir, on fini cette première partie du cours, sur les données individuelles.

Les Arbres de Classification

J’animerai une formation lundi 28 de 14:00 à 16:00 au local N-6320 de l’UQAM sur le thème introduction aux arbres de classification. Cette formation est organisée dans le cadre des séminaires en méthodes d’analyses quantitatives et qualitatives qui se tiennent régulièrement depuis un peu plus d’un mois. animé par le collectif pour le développement et les applications en mesure et évaluation (Cdame). Les slides sont disponibles en pdf (il y a quelques animations, qui ne passent qu’avec Acrobat)

La base utilisée tout au long des exposés est la suivante
> MYOCARDE=read.table("http://freakonometrics.free.fr/saporta.csv",head=TRUE,sep=";")

Elections Sans Bipartisme

Hier, sur Twitter, @JF_Godbout partageait un joli graphique relatif aux élections québécoises, avec les nombres de votes obtenus (ici en pourcentage des votes totaux) et le pourcentage de sièges que cela donne,

Il faut dire qu’hier, c’était jour d’élection. Ce sont des élections à un tour, avec plusieurs partis (disons 4 grands partis si on se limite aux élections les plus récentes). Jusqu’à lundi, le PQ (Parti Québécois) avait une majorité (relative), et depuis lundi, le PLQ (Parti Libéral) est revenu au pouvoir. Et il y a à côté de ces deux grands partis d’autres partis, que l’on va regrouper. @JF_Godbout m’ayant envoyé ses données, j’ai pu reproduire les graphiques.

La grande différence ici, entre nos approches est – je pense – la méthode de lissage: alors que  @JF_Godbout faisait des régressions locales, j’ai opté pour des splines.

reg=glm(Seat~bs(Election),data=d,family=binomial)
yp=predict(reg,newdata=data.frame(Election=1970:2015),type="response")

J’utilise des splines parce que ça se généralise facilement à d’autres lois, et qu’on peut aussi les utiliser quand on régresse sur plusieurs variables continues. Si on rajoute les résultats de l’élection de lundi, on obtient le graphique suivant

Ce qui me gêne dans cette modélisation, c’est qu’on considère nos trois dernières régressions comme indépendantes…. alors que ce n’est pas le cas: on a trois modalités possibles, et la somme doit forcément faire 1. D’ailleurs, quand on somme les prédictions, on dépasse 1.

Avec deux partis, notre régression logistique nous garantie d’avoir une somme à un, mais plus ici. A moins d’utiliser un modèle multinomial. Si on oublie le lissage, l’idée est d’écrire

qui est tout simplement l’extension du modèle logistique. La difficulté technique est que, sous R, quand on fait une régression logistique, la variable d’intérêt doit être une variable prenant trois facteurs, et non pas un vecteur de probabilités. Au lieu d’utiliser des taux, ou des pourcentages, je devrais utiliser des nombres d’observations de chaque modalités. On va donc crééer une fausse base

> vote=data.frame(
+ plq=plq$Vote,
+ pq=pq$Vote,
+ autre=autre$Vote,
+ Election=pq$Election)
> vote
      plq     pq  autre Election
1  0.5465 0.3022 0.1513     1972
2  0.3378 0.4137 0.2485     1976
3  0.4608 0.4926 0.0466     1981
4  0.5599 0.3869 0.0532     1985
5  0.4995 0.4016 0.0989     1989
6  0.4440 0.4475 0.1085     1994
7  0.4355 0.4287 0.1358     1998
8  0.4599 0.3324 0.2077     2003
9  0.3308 0.2835 0.3857     2007
10 0.4208 0.3517 0.2275     2008
11 0.3120 0.3195 0.3685     2012
12 0.4140 0.2538 0.3312     2014
> M=t(round(vote[,1:3]*1000))
> M
      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12]
plq    546  338  461  560  500  444  436  460  331   421   312   414
pq     302  414  493  387  402  448  429  332  284   352   320   254
autre  151  249   47   53   99  108  136  208  386   227   368   331

On réplique alors autant de fois le nom du parti qu’on a de (pseudo) votes

> Y=X=NULL
> for(i in 1:3){
+ for(j in 1:ncol(M)){
+ Y=c(Y,rep(c("PLQ","PQ","Autre")[i],M[i,j]))
+ X=c(X,rep(pq$Election[j],M[i,j]))
+ }}
> basev=data.frame(Y=as.factor(Y),X=X)

C’est un peu artificiel, j’en conviens, mais ça marche… On peut alors faire la régression

> library(nnet)
> regv=multinom(Y~bs(X),data=basev)
# weights:  15 (8 variable)
initial  value 13186.643301 
iter  10 value 12241.931805
final  value 12221.591172 
converged

et des prévisions

> ypv=predict(regv,newdata=
+ data.frame(X=1973:2014),type="probs")
> ypv
        Autre       PLQ        PQ
1  0.18426281 0.4705415 0.3451957
2  0.16051060 0.4767408 0.3627486
3  0.14149153 0.4805514 0.3779571
4  0.12631826 0.4826100 0.3910718
5  0.11426236 0.4834165 0.4023212
6  0.10474046 0.4833543 0.4119053
7  0.09729304 0.4827117 0.4199953
8  0.09156246 0.4817016 0.4267360
9  0.08727323 0.4804776 0.4322491
10 0.08421535 0.4791477 0.4366370
11 0.08223095 0.4777835 0.4399855
12 0.08120364 0.4764292 0.4423672
13 0.08105030 0.4751066 0.4438431
14 0.08171457 0.4738203 0.4444651

Et on notera que cette fois, nos prévisions somment à un.

Cela dit, visuellement, on obtient des choses proches de ce qu’on avait auparavant,

mais intellectuellement, je trouve plus logique d’utiliser autre chose que des régressions logistiques quand on est dans une élection où plusieurs partis sont en compétition.

Le Vote par Procuration en France

La Vie des Idées a mis en ligne, ce matin, un court texte, écrit par Baptiste Coulmont (a.k.a. @coulmont) et Joël Gombin (a.k.a. @joelgombin), auquel j’ai très modestement contribué, intitulé “Un homme, deux voix. Le vote par procuration“.

Alors que sur son blog, Baptiste a rajouté pas mal d’information sur le vote par procuration en France (et le contexte général, en particulier pourquoi autant de partis courtisent certaines personnes en les incitant à voter par procuration), et sur les bases de données, je voulais en profiter pour mettre en ligne quelques codes utilisés dans l’article, et en particulier, mentionner des graphiques non-utilisés car plus difficile à interpréter, mais à mon avis plus juste en terme de modèle (comme les conclusions étaient les mêmes, on a retenu des graphiques plus classiques). Rappelons tout d’abord qu’on analyse non pas le vote à partir de données individuelles (ceci ne peut s’obtenir, le vote étant encore secret en France), mais à partir des résultats des différents bureaux de vote (c’est la notion de corrélation écologique évoquée dans le texte, à cause du problème potentiel d’ecological fallacy). Moyennant toutes ces précautions d’usage, on a essayé d’analyser les données à notre disposition.

  • Modèle de régression, et recherche de variables explications

Pour faire une régression, et expliquer le taux de procurations dans un bureau de vote, ma première idée était de dire que  où  est le nombre de procurations dans le bureau de vote , et où  est (au choix) le nombre d’électeurs inscrits ou le nombre d’électeurs ayant voté. On suppose ici que , la proportion d’électeurs qui a voté par procuration peut être fonction de divers variables explicatives. Les variables, elles sont dans la base suivante (je renvoie vers le blog de Baptiste pour les bases que l’on utilise, en particulier à partir des données de insee.fr et d’opendata.paris.fr)

> bt1=read.table("paris2007-pres-t1.csv",header=TRUE,sep=";")
> bt2=read.table("paris2007-pres-t2.csv",header=TRUE,sep=";")
> bv=read.table("paris-bv-insee-07.csv",header=TRUE,sep=";")
> bv$BV=bv$BVCOM
> baset1=merge(bt1,bv,by="BV")
> baset2=merge(bt2,bv,by="BV")
> baset1$LOGEMENT=baset1$PROPRIO+baset1$LOCNONHLM+baset1$LOCHLM+baset1$GRATUIT
> baset2$LOGEMENT=baset2$PROPRIO+baset2$LOCNONHLM+baset2$LOCHLM+baset2$GRATUIT

Si on suppose que  est fonction  le taux de logements occupés par leur propriétaire, dans le quartier (associé à un bureau de vote),

> variable="PROPRIO"
> reference="LOGEMENT"
> baset1$taux=baset1[,variable]/baset1[,reference]
> baset2$taux=baset2[,variable]/baset2[,reference]

il est légitime de tenter une régression logistique,

voire un lissage par splines, si on pense que le lien peut ne pas être linéaire,

Ceci se fait à l’aide du code suivant, pour la version lissée (par splines cubiques)

> b=hist(baset1$taux,plot=FALSE)
> library(splines)
> regt1=glm(PROCURATIONS/INSCRITS~bs(taux,6),family=binomial,weights=INSCRITS,data=baset1)
> regt2=glm(PROCURATIONS/INSCRITS~bs(taux,6),family=binomial,weights=INSCRITS,data=baset2)
> u=seq(min(baset1$taux)+.015,max(baset1$taux)-.015,by=.001)
> ND=data.frame(taux=u)
> ug=seq(0,max(baset1$taux)+.05,by=.001)
> pt1=predict(regt1,newdata=ND,se=TRUE,type="response")
> pt2=predict(regt2,newdata=ND,se=TRUE,type="response")
> library(RColorBrewer)
> CL=brewer.pal(6, "RdBu")
> plot(ug,ug*1,col="white",xlab=nom,ylab="Taux de procuration",
+ ylim=c(0,.1))
> for(i in 1:(length(b$breaks)-1)){
+ polygon(b$breaks[i+c(0,0,1,1)],c(0,b$counts[i],b$counts[i],0)
+ /max(b$counts)*.05,col="light yellow",border=NA)}
> polygon(c(u,rev(u)),c(pt1$fit+2*pt1$se.fit,rev(pt1$fit-2*pt1$se.fit)),
+ border=NA,density=30,col=CL[4])

et, pour la régression logistique standard (linéaire)

> lines(u,pt1$fit,col=CL[6],lwd=2)
> polygon(c(u,rev(u)),c(pt2$fit+2*pt2$se.fit,rev(pt2$fit-2*pt2$se.fit)),
+ border=NA,density=30,col=CL[3])
> lines(u,pt2$fit,col=CL[1],lwd=2)
> regt1l=glm(PROCURATIONS/INSCRITS~taux,family=binomial,weights=INSCRITS,data=baset1)
> regt2l=glm(PROCURATIONS/INSCRITS~taux,family=binomial,weights=INSCRITS,data=baset2)
> ND=data.frame(taux=ug)
> pt1l=predict(regt1l,newdata=ND,se=TRUE,type="response")
> pt2l=predict(regt2l,newdata=ND,se=TRUE,type="response")
> lines(ug,pt1l$fit,col=CL[5],lty=2)
> lines(ug,pt2l$fit,col=CL[2],lty=2)
> legend(0,.1,c("Second Tour","Premier Tour"),col=CL[c(1,6)],
+ lwd=2,lty=1,border=NA)

(en rajoutant une petite légende, avec une visualisation pour les deux tours de l’élection présidentielle, avec un intervalle de confiance sur la prévision de mon taux de procuration).

On peut faire la même chose sur le taux de logement HLM, dans le quartier,

Les dessins sont parlant, mais dans la sortie du modèle de régression, l’interprétation de  laisse à désirer (toute suggestion est la bienvenue !).

> summary(regt1l)

Call:
glm(formula = PROCURATIONS/INSCRITS ~ taux, family = binomial, 
    data = baset1, weights = INSCRITS)

Deviance Residuals: 
     Min        1Q    Median        3Q       Max  
-12.9549   -1.5722    0.0319    1.6292   13.1303  

Coefficients:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept) -3.70811    0.01516  -244.6   <2e-16 ***
taux         1.49666    0.04012    37.3   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 12507  on 836  degrees of freedom
Residual deviance: 11065  on 835  degrees of freedom
AIC: 15699

Number of Fisher Scoring iterations: 4

> summary(regt2l)

Call:
glm(formula = PROCURATIONS/INSCRITS ~ taux, family = binomial, 
    data = baset2, weights = INSCRITS)

Deviance Residuals: 
     Min        1Q    Median        3Q       Max  
-15.4872   -1.7817   -0.1615    1.6035   12.5596  

Coefficients:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept) -3.24272    0.01230 -263.61   <2e-16 ***
taux         1.45816    0.03266   44.65   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 9424.7  on 836  degrees of freedom
Residual deviance: 7362.3  on 835  degrees of freedom
AIC: 12531

Number of Fisher Scoring iterations: 4

 

On a alors voulu comparer avec un modèle qui me semble moins juste, mais qui est plus simple à interpréter, où on suppose que le taux de procuration (par bureau) est expliqué par un modèle linéaire

(que l’on peut aussi lisser, pour vérifier que le lien est effectivement linéaire). Le code est ici

> regt1=lm(PROCURATIONS/INSCRITS~bs(taux,6),weights=INSCRITS,data=baset1)
> regt2=lm(PROCURATIONS/INSCRITS~bs(taux,6),weights=INSCRITS,data=baset2)
> u=seq(min(baset1$taux)+.015,max(baset1$taux)-.015,by=.001)
> ND=data.frame(taux=u)
> ug=seq(0,max(baset1$taux)+.05,by=.001)
> pt1=predict(regt1,newdata=ND,se=TRUE,type="response")
> pt2=predict(regt2,newdata=ND,se=TRUE,type="response")
> library(RColorBrewer)
> CL=brewer.pal(6, "RdBu")
> plot(ug,ug*1,col="white",xlab=nom,ylab="Taux de procuration",
+ ylim=c(0,.1))
> for(i in 1:(length(b$breaks)-1)){
+ polygon(b$breaks[i+c(0,0,1,1)],c(0,b$counts[i],b$counts[i],0)
+ /max(b$counts)*.05,col="light yellow",border=NA)}
> polygon(c(u,rev(u)),c(pt1$fit+2*pt1$se.fit,rev(pt1$fit-2*pt1$se.fit)),
+ border=NA,density=30,col=CL[4])
> lines(u,pt1$fit,col=CL[6],lwd=2)
> polygon(c(u,rev(u)),c(pt2$fit+2*pt2$se.fit,rev(pt2$fit-2*pt2$se.fit)),
+ border=NA,density=30,col=CL[3])
> lines(u,pt2$fit,col=CL[1],lwd=2)
> regt1l=lm(PROCURATIONS/INSCRITS~taux,weights=INSCRITS,data=baset1)
> regt2l=lm(PROCURATIONS/INSCRITS~taux,weights=INSCRITS,data=baset2)
> ND=data.frame(taux=ug)
> pt1l=predict(regt1l,newdata=ND,se=TRUE,type="response")
> pt2l=predict(regt2l,newdata=ND,se=TRUE,type="response")
> lines(ug,pt1l$fit,col=CL[5],lty=2)
> lines(ug,pt2l$fit,col=CL[2],lty=2)
> legend(0,.1,c("Second Tour","Premier Tour"),col=CL[c(1,6)],
+ lwd=2,lty=1,border=NA)

(j’ai tout mis d’un coup cette fois, les modèles lissés et linéaires, l’un à la suite de l’autre)

Cette fois, on a une sortie de régression plus classique,

> summary(regt1l)

Call:
lm(formula = PROCURATIONS/INSCRITS ~ taux, data = baset1, weights = INSCRITS)

Weighted Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-1.9994 -0.2926  0.0011  0.3173  3.2072 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 0.021268   0.001739   12.23   <2e-16 ***
taux        0.054371   0.004812   11.30   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 0.646 on 835 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.1326,	Adjusted R-squared:  0.1316 
F-statistic: 127.7 on 1 and 835 DF,  p-value: < 2.2e-16

> summary(regt2l)

Call:
lm(formula = PROCURATIONS/INSCRITS ~ taux, data = baset2, weights = INSCRITS)

Weighted Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-2.9029 -0.4148 -0.0338  0.4029  3.4907 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 0.033909   0.001866   18.17   <2e-16 ***
taux        0.079749   0.005165   15.44   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 0.6934 on 835 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.2221,	Adjusted R-squared:  0.2212 
F-statistic: 238.4 on 1 and 835 DF,  p-value: < 2.2e-16

On note plusieurs choses de ces graphiques. (i) les deux types de régression donnent des modèles pour les taux de procuration très très proches. Donc autant prendre le plus simple à interpréter. (ii) le lissage n’apporte rien, et le modèle linéaire semble pertinent. On a ainsi regardé plusieurs variables, et on en a retenu un certain nombre, pour tenter un modèle multiple. Avant de parler des résidus de notre modèle, je devrais peut être prendre quelques lignes pour parler un peu de cartographie (une nouvelle fois, Baptiste m’a fait découvrir de belles fonctions).

  • Visualiser les bureaux de vote à Paris

Pour récupérer le fond de carte, avec les bureaux de vote, on utilise (là encore, je renvoie au blog de Baptiste, qui explique l’utilisation de données de cartelec.net)

> library(maptools)
> library(rgdal)
> library(classInt)
> paris=readShapeSpatial("paris-cartelec.shp")

Si on veut visualiser, par exemple, le taux de procuration (disons la moyenne entre les deux tours), on utilise les données suivantes

> elec=data.frame()
> elec=cbind(bt1$BV,(bt1$PROCURATIONS+bt2$PROCURATIONS),(bt1$EXPRIMES+bt2$EXPRIMES))
> colnames(elec)=c("BV","PROCURATIONS","EXPRIMES")
> elec=as.data.frame(elec)
> elec$BV=bt1$BV

Ensuite, viennent les fonctions graphiques, où on va passer d’un taux à une classe et d’une classe à une couleur,

> m=match(paris$BUREAU,elec$BV)
> plotvar=100*elec$PROCURATIONS/elec$EXPRIMES
> nclr=7
> plotclr=brewer.pal(nclr,"RdYlBu")[nclr:1] 
> class=classIntervals(plotvar[m], nclr, style="fisher",dataPrecision=1)
> colcode=findColours(class, plotclr)

Reste à conclure, en faisant une visualisation graphique de nos données

> par(mar=c(1,1,1,1))
> plot(paris,col=colcode,border=colcode)
> legend(656274.9, 6867308,legend=names(attr(colcode,"table")), 
+ fill=attr(colcode, "palette"), cex=1, bty="n",
+ title="Frequence procurations (%)")

Histoire de conclure, on peut regarder un peu nos résidus, obtenus sur un modèle linéaire. Considérons un modèle sur seulement trois variables explicatives,

> regt1=lm(PROCURATIONS/INSCRITS~I(POP65P/POP)+
+ I(PROPRIO/LOGEMENT)+I(CS3/POP1564),weights=INSCRITS,data=baset1)

Dans ce cas, la visualisation des résidus donne

> m=match(paris$BUREAU,elec$BV)
> plotvar=100*residuals(regt1)
> nclr=7
> plotclr=brewer.pal(nclr,"RdYlBu")[nclr:1] 
> class=classIntervals(plotvar[m], nclr, style="fisher",dataPrecision=1)
> colcode=findColours(class, plotclr)
> par(mar=c(1,1,1,1))
> plot(paris,col=colcode,border=colcode)
> legend(656274.9, 6867308,legend=names(attr(colcode,"table")), 
+ fill=attr(colcode, "palette"), cex=1, bty="n",title="Residus")

Idéalement, il faudrait avoir un beau bruit (spatial), c’est à dire avoir des couleurs réparties aléatoirement sur Paris. Il reste encore pas mal de régions dont les voisins sont de la même couleurs, et on repère quelques quartiers atypiques, avec soit des résidus importants négativement, ou positivement. Comme toujours, en modélisation, on pourrait passer des heures pour essayer de capturer tous les effets, mais aucun modèle avec les variables à notre disposition nous a permis de faire réellement mieux.

Precision, with Imprecise Words

This morning, after my course on extreme values, some students did show me a question they got from practicals they were suppose to work on, with undergraduate students :

To be more specific, they wanted some feedback about point B. Now, let’s make it clear : I have no idea what “precision” and “variation” could mean… But let’s try and see if we can get something usefull, that might help to understand the question. In order to illustrate, consider the following regression model,

> plot(cars,pch=19,col="black",cex=.8)
> abline(lm(dist~speed,data=cars),lty=2)

Here is the summary table of the linear regression model

> summary(lm(dist~speed,data=cars))

            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) -17.5791     6.7584  -2.601   0.0123 *  
speed         3.9324     0.4155   9.464 1.49e-12 ***

My first idea was that “variation of the X’s” should be related to the “variance” of the explanatory variable. But it is stupid. For instance, If we transform the explanatory variable, say with a multiplicative factor of 100, then the variance of X will be 10,000 times larger. And the regression will be the same

> cars100=cars
> cars100$speed=100*cars$speed
> plot(cars100,pch=19,col="black",cex=.8)
> abline(lm(dist~speed,data=cars100),lty=2)

in the sense that

> summary(lm(dist~speed,data=cars10))

             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) -17.57909    6.75844  -2.601   0.0123 *  
speed         0.39324    0.04155   9.464 1.49e-12 ***

And similarly, divide by 100. So, I guess using some affine transformation of the explanatory variable is clearly not the way we should get a variable with more “variability”. Let us try something else. And keep in mind the following quantities,

> var(cars$speed)
[1] 27.95918
> sd(cars$speed)/mean(cars$speed)
[1] 0.3433535

with the variance, and the coefficient of variation. Consider the following modified dataset,

> carsg=cars
> carsg$speed[12]=8
> carsg$speed[23]=25
> carsg$speed[34]=24
> carsg$speed[39]=12

Four values were changed, here. Observe that, somehow, there is more variability

> var(carsg$speed)
[1] 31.84694
> sd(carsg$speed)/mean(carsg$speed)
[1] 0.3640845

But if we consider the output of the regression model, we get

> summary(lm(dist~speed,data=carsg))

            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) -18.5681     5.3621  -3.463  0.00113 ** 
speed         3.9708     0.3254  12.201 2.55e-16 ***

It look like we got here a more precision on the slope, with a smaller variance, and a larger Student-t-value. But what if we consider the following transformation,

> carsg=cars
> carsg$speed[11]=5
> carsg$speed[21]=25
> carsg$speed[31]=25
> carsg$speed[50]=7

Again, we have more variability here, on the explanatory variable,

> var(carsg$speed)
[1] 32.9898
> sd(carsg$speed)/mean(carsg$speed)
[1] 0.3754036

But this time,

> summary(lm(dist~speed,data=carsg))

            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  -1.5078     8.0498  -0.187    0.852    
speed         2.9077     0.4932   5.896 3.61e-07 ***

the estimator of the slope has more variance, and we have a smaller Student-t-value. So here, if we increase the “variability” of X, we get get… almost anything. The intuition about those two transformations is relatively simple. In the first case, I have moved observations that were far away from the regression line – but in the center of the distribution, and I put them closer to the regression line, but more on the border of the sample (to increase the variance)

(I would not call them outliers since outliers are defined as observations far away from the model, but on Y, not on X). In the second case, I did exactly the opposite.

I am not sure if I understood correctly this sentence. But it looks like it is incorrect. Since there is only one false statement here, I will go for this one. What do you think?

Binomial regression model

Most of the time, when we introduce binomial models, such as the logistic or probit models, we discuss only Bernoulli variables, . This year (actually also the year before), I discuss extensions to multinomial regressionswhere  is a function on some simplex. The multinomial logistic model was mention here. The idea is to consider, for instance with three possible classes

the following model

and

Continue reading Binomial regression model

Modèle de régression et interaction(s) entre facteurs

Dans un modèle de régression, on veut écrire

Quand on se limite à un modèle linéaire, on écrit

ou encore

Mais on de doute que l’on rate quelque chose… en particulier, on va rater toutes les interactions possibles. On peut croiser les variables, et supposer que

qui peut s’étendre d’avantage, à l’ordre 3,

voire davantage.

Supposons que nos variables  soient ici qualitatives, et plus précisément binaires. Prenons un exemple simple, avec des données (classiques) en risque de crédit1. On peut trouver la base via

library(evtree)
db=GermanCredit

ou encore directement

myVariableNames = c("checking_status","duration","credit_history",
"purpose","credit_amount","savings","employment","installment_rate",
"personal_status","other_parties","residence_since","property_magnitude",
"age","other_payment_plans","housing","existing_credits","job",
"num_dependents","telephone","foreign_worker","class")

GermanCredit = read.table(
"http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/statlog/german/german.data",
header=FALSE,col.names=myVariableNames)

Retenons pour commencer trois variables explicatives,

db=data.frame(Y=GermanCredit$class-1,
X1=GermanCredit$checking_status%in%c("A12","A13"),
X2=GermanCredit$credit_history%in%c("A30","A31"),
X3=GermanCredit$savings%in%c("A61","A62"))
reg=glm(Y~X1+X2+X3,data=db,family=binomial)
summary(reg)

La régression sans interaction donne ici

Call:
glm(formula = Y ~ X1 + X2 + X3, family = binomial, data = db)

Deviance Residuals: 
    Min       1Q   Median       3Q      Max  
-1.5431  -0.8421  -0.6295   1.3994   1.9999  

Coefficients:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)  -1.8544     0.1699 -10.915  < 2e-16 ***
X1TRUE        0.3363     0.1496   2.249   0.0245 *  
X2TRUE        1.3462     0.2347   5.735 9.76e-09 ***
X3TRUE        1.0001     0.1787   5.596 2.19e-08 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 1221.7  on 999  degrees of freedom
Residual deviance: 1143.6  on 996  degrees of freedom
AIC: 1151.6

Number of Fisher Scoring iterations: 4

Il existe plusieurs interactions possibles ici (limitons nous aux paires). C’est ce que l’on observe quand on fait la régression

reg=glm(Y~X1+X2+X3+X1:X2+X1:X3+X2:X3,data=db,family=binomial)
summary(reg)

Call:
glm(formula = Y ~ X1 + X2 + X3 + X1:X2 + X1:X3 + X2:X3, family = binomial, 
    data = db)

Deviance Residuals: 
    Min       1Q   Median       3Q      Max  
-1.5369  -0.8281  -0.6439   1.3954   1.9638  

Coefficients:
              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)   -1.77109    0.20070  -8.825  < 2e-16 ***
X1TRUE         0.30296    0.33737   0.898 0.369186    
X2TRUE         0.88353    0.54255   1.628 0.103421    
X3TRUE         0.87709    0.22583   3.884 0.000103 ***
X1TRUE:X2TRUE -0.37917    0.49343  -0.768 0.442225    
X1TRUE:X3TRUE  0.09178    0.37278   0.246 0.805522    
X2TRUE:X3TRUE  0.80923    0.58185   1.391 0.164293    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 1221.7  on 999  degrees of freedom
Residual deviance: 1141.0  on 993  degrees of freedom
AIC: 1155

Number of Fisher Scoring iterations: 4

On peut faire un dessin pour visualiser les interactions : on a trois sommets (nos trois variables), et on visualiser les interactions

indices=cbind(c(1,2,3),c(1,1,2),c(2,3,3))
k=3
theta=pi/2+2*pi*(0:(k-1))/k
sommetX=cos(theta)
sommetY=sin(theta)
plot(sommetX,sommetY,cex=1,axes=FALSE,xlab="",ylab="",
xlim=c(-1.5,1.5),ylim=c(-1.5,1.5))
for(i in 1:nrow(indices)){
segments(sommetX[indices[i,2]],sommetY[indices[i,2]],
sommetX[indices[i,3]],sommetY[indices[i,3]],col="grey")
text(mean(sommetX[indices[i,2:3]]),mean(sommetY[indices[i,2:3]]),
trunc(10000*coefficients(reg)[1+k+i])/10000)
}
points(sommetX,sommetY,cex=6,pch=19,col="yellow")
points(sommetX,sommetY,cex=6,pch=1)
text(sommetX,sommetY,1:k)

ce qui donne ici, pour nos trois variables

Ce modèle pourrait sembler incomplet, car on ne regarde que les interactions entre les modalités, par paires. En fait, c’est parce qu’il manque (visuellement) les variables non-croisées. On peut les rajouter si on veut (au risque de surcharger le dessin)

cercle=function(c,r,cl) lines(c[1]+r*cos(seq(0,2*pi,length=501)),
c[2]+r*sin(seq(0,2*pi,length=501)),col=cl)

reg=glm(Y~X1+X2+X3+X1:X2+X1:X3+X2:X3,data=db,family=binomial)
indices=cbind(c(1,2,3),c(1,1,2),c(2,3,3))
k=3
theta=pi/2+2*pi*(0:(k-1))/k
sommetX=cos(theta)
sommetY=sin(theta)
plot(sommetX,sommetY,cex=1,axes=FALSE,xlab="",ylab="",xlim=c(-1.5,1.5),ylim=c(-1.5,1.5))
for(i in 1:nrow(indices)){
segments(sommetX[indices[i,2]],sommetY[indices[i,2]],
sommetX[indices[i,3]],sommetY[indices[i,3]],col="grey")
text(mean(sommetX[indices[i,2:3]]),mean(sommetY[indices[i,2:3]]),
trunc(10000*coefficients(reg)[1+k+i])/10000)
}
for(i in 1:k){
cercle(c(cos(theta)[i]*1.18,sin(theta)[i]*1.18),.18,"grey")
text(cos(theta)[i]*1.35,sin(theta)[i]*1.35,
trunc(10000*coefficients(reg)[1+i])/10000)
}
points(sommetX,sommetY,cex=6,pch=19,col="yellow")
points(sommetX,sommetY,cex=6,pch=1)
text(sommetX,sommetY,1:k)

soit ici

Si on change le ‘sens‘ de nos variables (en recodant a l’envers, en permutant les vrais et les faux), on obtient le graphique suivant

dbinv=db
dbinv[,2:k]=1-dbinv[,2:k]
reg=glm(Y~X1+X2+X3+X1:X2+X1:X3+X2:X3,data=dbinv,family=binomial)
indices=cbind(c(1,2,3),c(1,1,2),c(2,3,3))
k=3
theta=pi/2+2*pi*(0:(k-1))/k
sommetX=cos(theta)
sommetY=sin(theta)
plot(sommetX,sommetY,cex=1,axes=FALSE,xlab="",ylab="",xlim=c(-1.5,1.5),ylim=c(-1.5,1.5))
for(i in 1:nrow(indices)){
segments(sommetX[indices[i,2]],sommetY[indices[i,2]],
sommetX[indices[i,3]],sommetY[indices[i,3]],col="grey")
text(mean(sommetX[indices[i,2:3]]),mean(sommetY[indices[i,2:3]]),
trunc(10000*coefficients(reg)[1+k+i])/10000)
}
for(i in 1:k){
cercle(c(cos(theta)[i]*1.18,sin(theta)[i]*1.18),.18,"grey")
text(cos(theta)[i]*1.35,sin(theta)[i]*1.35,
trunc(10000*coefficients(reg)[1+i])/10000)
}
points(sommetX,sommetY,cex=6,pch=19,col="yellow")
points(sommetX,sommetY,cex=6,pch=1)
text(sommetX,sommetY,1:k)

qui peut alors être comparé au graphique précédant

Avec 5 variables, on augmente les interactions possibles… même si beaucoup risquent d’être non-significatifs. On peut déjà se focaliser sur les paires possibles d’interactions croisées. Pour simplifier le code, on va utiliser deux fonctions locales,

vrepeach=function(x,e){
v=NULL
for(i in 1:length(e)){v=c(v,rep(x[i],each=e[i]))}
return(v)}
vreplength=function(x,l){
v=NULL
for(i in 1:length(l)){v=c(v,x[l[i]:length(x)])}
return(v)}

et ensuite, on adapte le code précédant

indices=cbind(1:(k*(k-1)/2),vrepeach(1:(k-1),(k-1):1),vreplength(2:k,1:(k-1)))
formule="Y~1"
for(i in 1:k) formule=paste(formule,"+X",i,sep="")
for(i in 1:nrow(indices)) formule=paste(formule,"+X",indices[i,2],":X",indices[i,3],sep="")
reg=glm(formule,data=db,family=binomial)
theta=pi/2+2*pi*(0:(k-1))/k
sommetX=cos(theta)
sommetY=sin(theta)
plot(sommetX,sommetY,cex=1,axes=FALSE,xlab="",ylab="",xlim=c(-1.5,1.5),ylim=c(-1.5,1.5))
for(i in 1:nrow(indices)){
segments(sommetX[indices[i,2]],sommetY[indices[i,2]],
sommetX[indices[i,3]],sommetY[indices[i,3]],col="grey")
text(mean(sommetX[indices[i,2:3]]),mean(sommetY[indices[i,2:3]]),
trunc(10000*coefficients(reg)[1+k+i])/10000)
}
for(i in 1:k){
cercle(c(cos(theta)[i]*1.18,sin(theta)[i]*1.18),.18,"grey")
text(cos(theta)[i]*1.35,sin(theta)[i]*1.35,
trunc(10000*coefficients(reg)[1+i])/10000)
}
points(sommetX,sommetY,cex=6,pch=19,col="yellow")
points(sommetX,sommetY,cex=6,pch=1)
text(sommetX,sommetY,1:k)

ce qui donne un schéma plus complexe,

On peut aussi prendre juste 2 variables, prenant 3 et 4 modalités respectivement. On va extraire deux variables indicatrices pour la première (la modalité restante sera la modalité de référence) et trois pour la seconde,

db=data.frame(Y=GermanCredit$class-1,
X1=GermanCredit$checking_status=="A12",
X2=GermanCredit$checking_status=="A13",
X3=GermanCredit$checking_status=="A14",
X4=GermanCredit$employment%in%c("A72","A73"),
X5=GermanCredit$employment%in%c("A74","A75"))
k=5
indices=cbind(1:(k*(k-1)/2),vrepeach(1:(k-1),(k-1):1),vreplength(2:k,1:(k-1)))
formule="Y~1"
for(i in 1:k) formule=paste(formule,"+X",i,sep="")
for(i in 1:nrow(indices)) formule=paste(formule,"+X",indices[i,2],":X",indices[i,3],sep="")
reg=glm(formule,data=db,family=binomial)
theta=pi/2+2*pi*(0:(k-1))/k
sommetX=cos(theta)
sommetY=sin(theta)
plot(sommetX,sommetY,cex=1,axes=FALSE,xlab="",ylab="",xlim=c(-1.5,1.5),ylim=c(-1.5,1.5))
for(i in 1:nrow(indices)){
if(!is.na(coefficients(reg)[1+k+i])){
segments(sommetX[indices[i,2]],sommetY[indices[i,2]],
sommetX[indices[i,3]],sommetY[indices[i,3]],col="grey")
text(mean(sommetX[indices[i,2:3]]),mean(sommetY[indices[i,2:3]]),
trunc(10000*coefficients(reg)[1+k+i])/10000)
}}
for(i in 1:k){
cercle(c(cos(theta)[i]*1.18,sin(theta)[i]*1.18),.18,"grey")
text(cos(theta)[i]*1.35,sin(theta)[i]*1.35,
trunc(10000*coefficients(reg)[1+i])/10000)
}
points(sommetX,sommetY,cex=6,pch=19,col="yellow")
points(sommetX,sommetY,cex=6,pch=1)
text(sommetX,sommetY,1:k)

On voit que plusieurs interactions ne sont alors plus possibles, sur la partie gauche (les trois modalités de la même variable) et sur la partie droite

On peut d’ailleurs simplifier les graphs, en ne visualisant que les interactions significatives.

indices=cbind(1:(k*(k-1)/2),vrepeach(1:(k-1),(k-1):1),vreplength(2:k,1:(k-1)))
formule="Y~1"
for(i in 1:k) formule=paste(formule,"+X",i,sep="")
for(i in 1:nrow(indices)) formule=paste(formule,"+X",indices[i,2],":X",indices[i,3],sep="")
reg=glm(formule,data=db,family=binomial)
theta=pi/2+2*pi*(0:(k-1))/k
sommetX=cos(theta)
sommetY=sin(theta)
plot(sommetX,sommetY,cex=1,axes=FALSE,xlab="",ylab="",xlim=c(-1.5,1.5),ylim=c(-1.5,1.5))
for(i in 1:nrow(indices)){
if(!is.na(coefficients(reg)[1+k+i])){
if(summary(reg)$coefficients[1+k+i,4]<.1){
segments(sommetX[indices[i,2]],sommetY[indices[i,2]],
sommetX[indices[i,3]],sommetY[indices[i,3]],col="grey")
text(mean(sommetX[indices[i,2:3]]),mean(sommetY[indices[i,2:3]]),
trunc(10000*coefficients(reg)[1+k+i])/10000)
}}}
for(i in 1:k){
if(summary(reg)$coefficients[1+i]<.1){
cercle(c(cos(theta)[i]*1.18,sin(theta)[i]*1.18),.18,"grey")
text(cos(theta)[i]*1.35,sin(theta)[i]*1.35,
trunc(10000*coefficients(reg)[1+i])/10000)
}}
points(sommetX,sommetY,cex=6,pch=19,col="yellow")
points(sommetX,sommetY,cex=6,pch=1)
text(sommetX,sommetY,1:k)

soit ici

Ici, une seule interactions croisée est significative, et presque toutes les variables le sont. Et si on reprend le modèle avec 5 facteurs,

db=data.frame(Y=GermanCredit$class-1,X1=GermanCredit$checking_status%in%c("A12","A13"),
X2=GermanCredit$credit_history%in%c("A30","A31"),
X3=GermanCredit$savings%in%c("A61","A62"),
X4=GermanCredit$employment%in%c("A71","A72"),
X5=GermanCredit$other_payment_plans=="A143")

indices=cbind(1:(k*(k-1)/2),vrepeach(1:(k-1),(k-1):1),vreplength(2:k,1:(k-1)))
formule="Y~1"
for(i in 1:k) formule=paste(formule,"+X",i,sep="")
for(i in 1:nrow(indices)) formule=paste(formule,"+X",indices[i,2],":X",indices[i,3],sep="")
reg=glm(formule,data=db,family=binomial)
theta=pi/2+2*pi*(0:(k-1))/k
sommetX=cos(theta)
sommetY=sin(theta)
plot(sommetX,sommetY,cex=1,axes=FALSE,xlab="",ylab="",xlim=c(-1.5,1.5),ylim=c(-1.5,1.5))
for(i in 1:nrow(indices)){
if(!is.na(coefficients(reg)[1+k+i])){
if(summary(reg)$coefficients[1+k+i,4]<.1){
segments(sommetX[indices[i,2]],sommetY[indices[i,2]],
sommetX[indices[i,3]],sommetY[indices[i,3]],col="grey")
text(mean(sommetX[indices[i,2:3]]),mean(sommetY[indices[i,2:3]]),
trunc(10000*coefficients(reg)[1+k+i])/10000)
}}}
for(i in 1:k){
if(summary(reg)$coefficients[1+i]<.1){
cercle(c(cos(theta)[i]*1.18,sin(theta)[i]*1.18),.18,"grey")
text(cos(theta)[i]*1.35,sin(theta)[i]*1.35,
trunc(10000*coefficients(reg)[1+i])/10000)
}}
points(sommetX,sommetY,cex=6,pch=19,col="yellow")
points(sommetX,sommetY,cex=6,pch=1)
text(sommetX,sommetY,1:k)

on obtient

Je ne sais pas si mes graphiques sont pertinents, ou pas. Mais je trouve ça joli. En fait, je suis tombé un peu par hasard2 sur les Tables de Taguchi, développées par Gen’ichi Taguchi (田口 玄一). Le soucis est que je n’ai rien compris… Enfin, disons que je croyais comprendre, puis j’ai continué à faire des dessins… Si quelqu’un pourrait m’expliquer sur mon exemple les graphiques de Taguchi, je suis preneur ! car je doute que ce soit ce que je fais depuis tout à l’heure…

1. Cette base est largement utilisée dans le quatrième chapitre de Computational Actuarial Science with R, à paraître dans les mois à venir.

2.En l’occurence, le hasard est @Benavent qui a suscité ma curiosité ce matin en me parlant de ces tables, dont je n’avais alors jamais entendu parlé ! J’avais même lu rapidement Taniguchi (谷口 ジロー) et je ne voyais pas le rapport avec les statistiques….