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Prepare data for LexImpact

Project description

Préparation des données pour LexImpact

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

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Algorithm Hash digest
SHA256 c803e981642d9bd9418ee0324efaf1bcb9f593766dc5e90d39754d8270fcd9bb
MD5 6edfe7316e82326027a1d66aa6676895
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SHA256 1c68e6eaa4d69760ff8e46fa3dca05ae230954403007df7fb5bb6e857271ad40
MD5 78cd155bb76e1a03d1c3caa4a83a9536
BLAKE2b-256 52e6f3e6d8b03086864bf71cab4ceb3fbea2fb41aabeea0c2e3b333f808ac76b

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