Données Agrégées et Variables Compositionnelles

Avec Enora Belz, nous venons de mettre en ligne une note méthodologique, Données Agrégées et Variables Compositionnelles, sur hal.

La réforme du droit sur les données personnelles en Europe rend difficile l’accès aux données individuelles (même souvent non-nominatives), surtout quand on cherche des données jugées sensibles (et souvent, le revenu entre dans cette catégorie). Une solution souvent envisagée est la mise à disposition de données agrégées spatialement. Ces données posent toutefois deux problèmes techniques. Le premier est que les données catégorielles deviennent des compositions. Le second est lié au paradoxe écologique qui dit qu’il est dangereux d’inférer des relations économétriques individuelles à partir de données agrégées. Nous verrons ici comment travailler avec des données compositionnelles (pour éventuellement juste valider une approche classique de régression linéaire-plus simple à interpréter). Et nous évoquerons le second, mais qui reste malheureusement trop général pour pouvoir être traité de manière satisfaisante.

Extended Scale Free Networks

With Emmanuel Flachaire, we recently uploaded a short article, Extended Scale-Free Networks, on arxiv.

Recently, Broido & Clauset (2019) mentioned that (strict) Scale-Free networks were rare, in real life. This might be related to the statement of Stumpf, Wiuf & May (2005), that sub-networks of scale-free networks are not scale-free. In the later, those sub-networks are asymptotically scale-free, but one should not forget about second-order deviation (possibly also third order actually). In this article, we introduce a concept of extended scale-free network, inspired by the extended Pareto distribution, that actually is maybe more realistic to describe real network than the strict scale free property. This property is consistent with Stumpf, Wiuf & May (2005): sub-network of scale-free larger networks are not strictly scale-free, but extended scale-free.