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Prepare data for LexImpact

Project description

LexImpact Prepare Data

Ce projet regroupe les scripts permettant de préparer les données des différents projets Leximpact.

Schéma complet de préparation et d'utilisation des données

LexImpact Pipeline

Le pipeline prepare-data est donc le suivant :

Input: erfs_flat_2018.h5

01_db_reduce.ipynb

Objectif: Réduit le nombre de variables dans la base

Output: 01_erfs_reduced_2018.h5

02_db_enlarge.ipynb

Objectif: Ajoute des gens fictifs dans la base pour pouvoir calibrer

Output: 02_erfs_enlarged_2018.h5

03_db_add_rfr.ipynb

Input : CalibPote-2018-revkire.json

Objectifs:

  • Calculer le RFR dans OpenFisca
  • Calibrer le RFR ERFS_2018 sur POTE_2018

Output: 03_erfs_rfr_2018.h5

04_db_add_var

0403_db_add_var_copules.ipynb

0401_db_add_var_copules-algo_monte-carlo.ipynb

0402_db_add_var_copules-validate.ipynb

Input : ExportCopule-2018-variable.json

Objectif: Ajoute les variables issues de POTE 2018 dans la base ERFS 2018

Output: 04_erfs_var_copules_2018.h5

05_db_calib_var_copules.ipynb

Input : CalibPote-2019-variable.json

Objectifs:

  • Vieillit la base ERFS_2018 vers 2019 (nos données les plus récentes) : inflation économique et inflation des foyers
  • Calibre chacune des variables issues de POTE sur POTE 2019

Output: 05_erfs_calibrated_ff_2018_to_2019.h5

06_db_aging_final.ipynb

Objectifs:

  • Vieillit la base ERFS_2019 vers 2021 (année voulue pour les calculs) : inflation économique et inflation des foyers
  • Bruitage statistique de la base pour anonymisation

Output: 06_erfs_ff_2018_aged_2021.h5

How to contribute

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Hashes for leximpact_prepare_data-0.0.14.tar.gz
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SHA256 7777107c36572b3c6be9b45276592cf2d6529300d1d8b447e2c1cebd9e5e71f0
MD5 8f11be79f1869062ef98f03f5f2d56f1
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SHA256 c45f2049423312841c884a8903e30403920c82009cb6d35d0e9ce19e4a01dfce
MD5 44fd337f16a491a2f68591babcb5f1fa
BLAKE2b-256 f7fc0ac185c5d30d896d534d48e820ce26ae0e1e2c62fc941c674e6ceaa93a0b

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