Villes et villages fleuris

En France, la tradition veut que l’on décore les parcs, rond-points et les rues des villes et des villages avec des fleurs. Une autre tradition très française est le concours et la notation, et ce domaine n’y a pas échappé. En effet, le Conseil national des Villes et Villages Fleuris décerne régulièrement des “fleurs” aux différentes communes françaises, suivant la qualité de leurs décorations et de leurs jardins. Ce site donne la liste des villes récompensées. Or, ici, nous aimons beaucoup les données relatives aux villes de France : voir par exemple ici ou ici. Quels sont les déterminants d’une “fleur” ? Comment faire pour en obtenir plus ? Essayons de voir ce que la statistique peut nous apprendre sur le sujet.

Premiers résultats

Nous allons mobiliser d’autres informations sur les communes :

  • Le nombre d’habitants
  • Le nombre d’hôtels présents sur la commune (disponible ici)
  • Le nombre de lits présents dans la commune (disponible au même endroit que précédemment)
  • Le vote politique au second tour de la présidentielle 2012 (disponible ici sur data.gouv)

On récupère donc les informations présentes sur le site des Villes et Villages Fleuris pour connaître le nombre de fleurs associé à chaque ville. C’est 0 pour les villes qui ne sont pas dans la liste du site, et de 1 à 4 pour les autres. Nous allons ensuite réaliser une régression linéaire sur cette variable à partir des autres informations. Le choix de la régression linéaire a été fait car le caractère ordonné, c’est à dire que 2 fleurs soient supérieures à une seule, est important dans ce contexte. Les résultats obtenus sont les suivants :

Variable Coefficient Significatif
Population (en milliers) 0.013 Oui
Nombre d’hôtels 0.036 Oui
Nombre de lits ~ 0 Non
% de votes pour Sarkozy (2012) 0.001 Oui

On voit ainsi que la population, le nombre d’hôtels et le pourcentage de personnes qui ont voté pour Nicolas Sarkozy, le candidat de la droite à l’élection présidentielle en 2012, impliquent un nombre plus important de “fleurs” sur le classement de l’association. On peut en déduire que les villages qui ont tendance à accueillir des touristes décorent plus leurs jardins. Plus marginalement, les villes plus peuplées ou plus conservatrices obtiennent plus de fleurs. Ce résultat nous rappelle les résultats liés aux noms des rues, par exemple la Rue des Fleurs qui est plus marquée à droite.

Répartition géographique

Une autre question qu’on peut se poser est celle de la répartition géographique de ces communes. On peut s’intéresser à leur répartition par département ou par région, mais nous allons plutôt nous intéresser à une autre question, celle de l’autocorrélation spatiale. L’idée est d’étudier l’influence du voisinage entre deux communes : vont-elles avoir le même score en termes de “fleurs” ? Ou est-ce que ces communes sont réparties un peu aléatoirement sur le territoire ? (voir par exemple ici, pour plus d’informations).

Regardons par exemple la carte de Provence-Alpes-Côte d’Azur :

Sur cette carte, les villes et les villages sont en vert lorsqu’ils ont été récompensés, avec une teinte de plus en plus marquée lorsqu’ils ont plusieurs “fleurs”. On remarque que des groupes de communes, par exemple autour de Marseille ou d’Antibes, ont toutes eu des fleurs. Cela pourrait être un effet d’entraînement, par exemple des maires voisins connaissent mieux ce système lorsque leur voisin y a participé.

Avancé – Cette hypothèse peut se vérifier mathématiquement : on peut calculer des indicateurs de “corrélation spatiale”, et donc de regroupements de valeurs similaires, comme par exemple l’Indice de Moran. On trouve un résultat strictement positif, ce qui s’interprète bien de cette façon là.

Sampling graphs – MAD-Stat Seminar at Toulouse School of Economics

Tomorrow (march 23rd), I’ll be presenting my work on sampling designs for graph (and particularly extension sampling designs, with an application to Twitter data) at the MAD Stat seminar of the Toulouse School of Economics. Here are my slides:

 

Announcing Icarus v0.3

This weekend I released version 0.3.0 of the Icarus package to CRAN.

Icarus provides tools to help perform calibration on margins, which is a very important method in sampling. One of these days I’ll write a blog post explaining calibration on margins! In the meantime if you want to learn more, you can read our course on calibration (in French) or the original paper of Deville and Sarndal (1992). Shortly said, calibration computes new sampling weights so that the sampling estimates match totals we already know thanks to another source (census, typically).

In the industry, one of the most widely used software for performing calibration on margins is the SAS macro Calmar developed at INSEE. Icarus is designed with the typical Calmar user in mind if s/he whishes to find a direct equivalent in R. The format expected by Icarus for the margins and the variables is directly inspired by Calmar’s (wiki and example here). Icarus also provides the same kind of graphs and stats aimed at helping statisticians understand the quality of their data and estimates (especially on domains), and in general be able to understand and explain the reweighting process.

Example of Icarus in RStudio
Example of Icarus in RStudio

I hope I find soon the time to finish a full well documented article to submit to a journal and set it as a vignette on CRAN. For now, here are the slides (in French, again) I presented at the “colloque francophone sondages” in Gatineau last october: http://nc233.com/icarus.

Kudos to the CRAN team for their amazing work!