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@@ -389,7 +389,7 @@ L'effet d'une indicatrice de risque sur la valeur, à revenu égal, se déduit d | ||
| 389 | 389 | \begin{equation}\label{eq:48:decote} |
| 390 | 390 | \frac{V}{V'} = \frac{\NOI / R}{\NOI / R'} = e^{-\beta}, \qquad \text{décote} = e^{-\beta} - 1 = \frac{1}{1 + e} - 1, |
| 391 | 391 | \end{equation} |
| 392 | −où $e = e^{\beta} - 1$ est la majoration du taux. Pour la zone inondable, $\hat\beta_z = \num{0.0756}$ donne une majoration du taux de \pct{7.9}, de \num{34} points de base pour P41 (taux \pct{4.67}) à \num{52} pour P43 (\pct{7.17}), et une décote de valeur de \pct{7.3}, soit \dollars{566000} pour P36, \dollars{135000} pour P41 et \dollars{47000} pour P43, près de \dollars{750000} au total. Pour la contamination, $\hat\beta_s = \num{0.0536}$ donne une majoration de \pct{5.5} du taux (\num{26} points de base) et une décote de \pct{5.2}, soit \dollars{278000} pour les deux immeubles. Ces montants sont ceux que les évaluations individuelles ont, en moyenne, incorporés dans leurs taux ; ils mesurent le prix que le marché synthétique attache à ces risques, non le coût attendu des sinistres. | |
| 392 | +où $e = e^{\beta} - 1$ est la majoration du taux. Pour la zone inondable, $\hat\beta_z = \num{0.0756}$ donne une majoration du taux de \pct{7.9}, de \num{34} points de base pour P41 (taux \pct{4.67}) à \num{52} pour P43 (\pct{7.17}), et une décote de valeur de \pct{7.3}, soit \dollars{568000} pour P36, \dollars{135000} pour P41 et \dollars{47000} pour P43, près de \dollars{750000} au total. Pour la contamination, $\hat\beta_s = \num{0.0536}$ donne une majoration de \pct{5.5} du taux (\num{26} points de base) et une décote de \pct{5.2}, soit \dollars{279000} pour les deux immeubles. Ces montants sont ceux que les évaluations individuelles ont, en moyenne, incorporés dans leurs taux ; ils mesurent le prix que le marché synthétique attache à ces risques, non le coût attendu des sinistres. | |
| 393 | 393 | |
| 394 | 394 | \begin{table}[htbp]\centering |
| 395 | 395 | \caption{Immeubles exposés à un risque environnemental : effet du risque sur le taux et sur la valeur selon le modèle de masse (données synthétiques).}\label{tab:48:risques} |
@@ -400,11 +400,11 @@ Imm. & RMR & {Log.} & Risque & {$R$ (\%)} & {$R'$ sans risque (\%)} & {Écart (p | ||
| 400 | 400 | P36 & Québec & 72 & zone inondable & 6.14 & 5.69 & 45 & 7229000 & 7797032 & -7.3 & 60.3 \\ |
| 401 | 401 | P41 & Montréal & 8 & zone inondable & 4.67 & 4.33 & 34 & 1714000 & 1848681 & -7.3 & 40.3 \\ |
| 402 | 402 | P43 & Saguenay & 6 & zone inondable & 7.17 & 6.65 & 52 & 603000 & 650382 & -7.3 & 58.4 \\ |
| 403 | −P20 & Montréal & 6 & contamination du sol & 5.03 & 4.77 & 26 & 951000 & 1003339 & -5.2 & 68.2 \\ | |
| 404 | −P21 & Montréal & 24 & contamination du sol & 5.05 & 4.79 & 26 & 4122000 & 4348848 & -5.2 & 45.6 \\ | |
| 403 | +P20 & Montréal & 6 & contamination du sol & 5.03 & 4.77 & 26 & 951000 & 1003318 & -5.2 & 68.2 \\ | |
| 404 | +P21 & Montréal & 24 & contamination du sol & 5.05 & 4.79 & 26 & 4122000 & 4348765 & -5.2 & 45.6 \\ | |
| 405 | 405 | \midrule |
| 406 | 406 | \multicolumn{7}{@{}l}{Zone inondable : 3 immeubles, 6,7 \% de la valeur, 7,6 \% du RNE} & 9546000 & 10296095 & -7.3 & 56.6 \\ |
| 407 | −\multicolumn{7}{@{}l}{Contamination : 2 immeubles, 3,5 \% de la valeur} & 5073000 & 5352187 & -5.2 & 49.9 \\ | |
| 407 | +\multicolumn{7}{@{}l}{Contamination : 2 immeubles, 3,5 \% de la valeur} & 5073000 & 5352083 & -5.2 & 49.9 \\ | |
| 408 | 408 | \bottomrule |
| 409 | 409 | \end{tabular} |
| 410 | 410 | \tabsource{\synth{script \texttt{ch48\_portefeuille.py}, fonction \texttt{risques} ; $R' = R / e^{\hat\beta}$, valeur sans risque $= V e^{\hat\beta}$ (\cref{eq:48:decote}) ; coefficients du \cref{tab:48:coefficients}. Les effets reproduisent, à l'erreur d'échantillonnage près, les majorations de 5 \% et 3 \% de la loi de génération.}} |
@@ -489,7 +489,7 @@ Scénario & {Constante pondérée (\%)} & {RCD agrégé} & {Imm. $<$ 1,20} & {Im | ||
| 489 | 489 | \tabsource{\synth{script \texttt{ch48\_portefeuille.py}, fonction \texttt{dette} avec \texttt{amort} $\in \{480, 300\}$ et croissance optionnelle ; « RNE croissant » : revenu net projeté à l'échéance au taux $\hat g_i$ du \cref{tab:48:croissance}. L'injection compte les immeubles dont le solde excède la capacité de refinancement (\cref{eq:48:capacite}).}} |
| 490 | 490 | \end{table} |
| 491 | 491 | |
| 492 | −L'immeuble P45, que le \cref{ch:33} a évalué sommairement, illustre le mécanisme. Sa dette de \dollars{5416000} à \pct{5.17}, échéant en 2028, représente \pct{75.4} de l'indication individuelle (\dollars{7186000}) et \pct{80.6} de la valeur par régression retenue au \cref{ch:33} (\dollars{6716534}) ; son service annuel sur 480~mois est de \dollars{318363} et son ratio de couverture de \num{1.15} (\num{0.95} sur 300~mois). À l'échéance de 2028, le solde de \dollars{5329169} renouvelé à \pct{7.17} sur 456~mois exigerait \dollars{404324} par an, soit un ratio de \num{0.91} ; la capacité de refinancement à un ratio de \num{1.20} n'est que de \dollars{4028826}, et le fonds devrait injecter \dollars{1300342}, le quart de sa mise de fonds actuelle dans l'immeuble, pour le conserver. C'est le risque de refinancement, non le risque d'exploitation, qui fait de P45 un candidat à l'arbitrage malgré sa croissance de revenu élevée (\pct{5.9} par an), comme la \cref{sec:48:allocation} le montrera. | |
| 492 | +L'immeuble P45, que le \cref{ch:33} a évalué sommairement, illustre le mécanisme. Sa dette de \dollars{5416000} à \pct{5.17}, échéant en 2028, représente \pct{75.4} de l'indication individuelle (\dollars{7186000}) et \pct{80.6} de la valeur par régression retenue au \cref{ch:33} (\dollars{6716534}) ; son service annuel sur 480~mois est de \dollars{318363} et son ratio de couverture de \num{1.15} (\num{0.95} sur 300~mois). À l'échéance de 2028, le solde de \dollars{5329169} renouvelé à \pct{7.17} sur 456~mois exigerait \dollars{404324} par an, soit un ratio de \num{0.91} ; la capacité de refinancement à un ratio de \num{1.20} n'est que de \dollars{4028826}, et le fonds devrait injecter \dollars{1300342}, soit près des trois quarts de sa mise de fonds actuelle dans l'immeuble (\dollars{1770000}), pour le conserver. C'est le risque de refinancement, non le risque d'exploitation, qui fait de P45 un candidat à l'arbitrage malgré sa croissance de revenu élevée (\pct{5.9} par an), comme la \cref{sec:48:allocation} le montrera. | |
| 493 | 493 | |
| 494 | 494 | \section{Incertitude agrégée : simulation avec corrélation régionale}\label{sec:48:montecarlo} |
| 495 | 495 | |
added
references/lib-ch39.bib
+124 −0
@@ -0,0 +1,124 @@ | ||
| 1 | +% Nouvelles références du chapitre 39 — à fusionner dans library.bib par l'orchestrateur. | |
| 2 | +% Toutes vérifiées le 2026-10-31 par l'API Crossref (titre, auteurs, revue, volume, numéro, pages, année), sauf watanabe2010 | |
| 3 | +% (pas de DOI : page de la revue jmlr.org/papers/v11/watanabe10a.html ouverte le 2026-10-31). | |
| 4 | +% Non citées par \parencite dans ch39.tex (règle de collision : seules les clés déjà dans library.bib y sont citées) ; | |
| 5 | +% le chapitre les mentionne en toutes lettres avec leur DOI dans des notes de bas de page. Après fusion, remplacer ces notes par | |
| 6 | +% \parencite{gelmanRubin1992}, \parencite{gelfandSmith1990}, \parencite{gemanGeman1984}, \parencite{gelman2006}, | |
| 7 | +% \parencite{gelfandSahuCarlin1995}, \parencite{vehtariGelmanGabry2017}, \parencite{watanabe2010}, \parencite{vehtariEtAl2021}, | |
| 8 | +% \parencite{efronMorris1975}. | |
| 9 | + | |
| 10 | +@article{gelmanRubin1992, | |
| 11 | + author = {Gelman, Andrew and Rubin, Donald B.}, | |
| 12 | + title = {Inference from Iterative Simulation Using Multiple Sequences}, | |
| 13 | + journaltitle = {Statistical Science}, | |
| 14 | + volume = {7}, | |
| 15 | + number = {4}, | |
| 16 | + pages = {457--472}, | |
| 17 | + year = {1992}, | |
| 18 | + doi = {10.1214/ss/1177011136}, | |
| 19 | + urldate = {2026-10-31}, | |
| 20 | + note = {Statistique $\hat R$ (facteur de réduction d'échelle potentielle) ; vérifié Crossref} | |
| 21 | +} | |
| 22 | + | |
| 23 | +@article{gelfandSmith1990, | |
| 24 | + author = {Gelfand, Alan E. and Smith, Adrian F. M.}, | |
| 25 | + title = {Sampling-Based Approaches to Calculating Marginal Densities}, | |
| 26 | + journaltitle = {Journal of the American Statistical Association}, | |
| 27 | + volume = {85}, | |
| 28 | + number = {410}, | |
| 29 | + pages = {398--409}, | |
| 30 | + year = {1990}, | |
| 31 | + doi = {10.1080/01621459.1990.10476213}, | |
| 32 | + urldate = {2026-10-31}, | |
| 33 | + note = {Échantillonneur de Gibbs comme outil d'inférence bayésienne générale ; vérifié Crossref} | |
| 34 | +} | |
| 35 | + | |
| 36 | +@article{gemanGeman1984, | |
| 37 | + author = {Geman, Stuart and Geman, Donald}, | |
| 38 | + title = {Stochastic Relaxation, {Gibbs} Distributions, and the {Bayesian} Restoration of Images}, | |
| 39 | + journaltitle = {IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence}, | |
| 40 | + volume = {PAMI-6}, | |
| 41 | + number = {6}, | |
| 42 | + pages = {721--741}, | |
| 43 | + year = {1984}, | |
| 44 | + doi = {10.1109/TPAMI.1984.4767596}, | |
| 45 | + urldate = {2026-10-31}, | |
| 46 | + note = {Origine de l'échantillonneur de Gibbs ; vérifié Crossref} | |
| 47 | +} | |
| 48 | + | |
| 49 | +@article{gelman2006, | |
| 50 | + author = {Gelman, Andrew}, | |
| 51 | + title = {Prior Distributions for Variance Parameters in Hierarchical Models (Comment on Article by {Browne} and {Draper})}, | |
| 52 | + journaltitle = {Bayesian Analysis}, | |
| 53 | + volume = {1}, | |
| 54 | + number = {3}, | |
| 55 | + pages = {515--534}, | |
| 56 | + year = {2006}, | |
| 57 | + doi = {10.1214/06-BA117A}, | |
| 58 | + urldate = {2026-10-31}, | |
| 59 | + note = {A priori sur la variance des groupes : inverse-gamma $\mathcal{IG}(\epsilon,\epsilon)$ déconseillée, uniforme sur $\tau$ ou demi-Cauchy ; vérifié Crossref} | |
| 60 | +} | |
| 61 | + | |
| 62 | +@article{gelfandSahuCarlin1995, | |
| 63 | + author = {Gelfand, Alan E. and Sahu, Sujit K. and Carlin, Bradley P.}, | |
| 64 | + title = {Efficient Parametrisations for Normal Linear Mixed Models}, | |
| 65 | + journaltitle = {Biometrika}, | |
| 66 | + volume = {82}, | |
| 67 | + number = {3}, | |
| 68 | + pages = {479--488}, | |
| 69 | + year = {1995}, | |
| 70 | + doi = {10.1093/biomet/82.3.479}, | |
| 71 | + urldate = {2026-10-31}, | |
| 72 | + note = {Paramétrisation centrée des modèles linéaires mixtes et mélange du Gibbs ; vérifié Crossref} | |
| 73 | +} | |
| 74 | + | |
| 75 | +@article{vehtariGelmanGabry2017, | |
| 76 | + author = {Vehtari, Aki and Gelman, Andrew and Gabry, Jonah}, | |
| 77 | + title = {Practical {Bayesian} Model Evaluation Using Leave-One-Out Cross-Validation and {WAIC}}, | |
| 78 | + journaltitle = {Statistics and Computing}, | |
| 79 | + volume = {27}, | |
| 80 | + number = {5}, | |
| 81 | + pages = {1413--1432}, | |
| 82 | + year = {2017}, | |
| 83 | + doi = {10.1007/s11222-016-9696-4}, | |
| 84 | + urldate = {2026-10-31}, | |
| 85 | + note = {WAIC, LOO par échantillonnage préférentiel lissé de Pareto (PSIS) ; en ligne 2016, volume imprimé 2017 ; vérifié Crossref} | |
| 86 | +} | |
| 87 | + | |
| 88 | +@article{watanabe2010, | |
| 89 | + author = {Watanabe, Sumio}, | |
| 90 | + title = {Asymptotic Equivalence of {Bayes} Cross Validation and Widely Applicable Information Criterion in Singular Learning Theory}, | |
| 91 | + journaltitle = {Journal of Machine Learning Research}, | |
| 92 | + volume = {11}, | |
| 93 | + pages = {3571--3594}, | |
| 94 | + year = {2010}, | |
| 95 | + url = {https://www.jmlr.org/papers/v11/watanabe10a.html}, | |
| 96 | + urldate = {2026-10-31}, | |
| 97 | + note = {Critère WAIC ; pas de DOI, page de la revue consultée} | |
| 98 | +} | |
| 99 | + | |
| 100 | +@article{vehtariEtAl2021, | |
| 101 | + author = {Vehtari, Aki and Gelman, Andrew and Simpson, Daniel and Carpenter, Bob and B{\"u}rkner, Paul-Christian}, | |
| 102 | + title = {Rank-Normalization, Folding, and Localization: An Improved $\hat{R}$ for Assessing Convergence of {MCMC} (with Discussion)}, | |
| 103 | + journaltitle = {Bayesian Analysis}, | |
| 104 | + volume = {16}, | |
| 105 | + number = {2}, | |
| 106 | + pages = {667--718}, | |
| 107 | + year = {2021}, | |
| 108 | + doi = {10.1214/20-BA1221}, | |
| 109 | + urldate = {2026-10-31}, | |
| 110 | + note = {$\hat R$ scindé et rang-normalisé, ESS pour quantiles ; vérifié Crossref} | |
| 111 | +} | |
| 112 | + | |
| 113 | +@article{efronMorris1975, | |
| 114 | + author = {Efron, Bradley and Morris, Carl}, | |
| 115 | + title = {Data Analysis Using {Stein}'s Estimator and its Generalizations}, | |
| 116 | + journaltitle = {Journal of the American Statistical Association}, | |
| 117 | + volume = {70}, | |
| 118 | + number = {350}, | |
| 119 | + pages = {311--319}, | |
| 120 | + year = {1975}, | |
| 121 | + doi = {10.1080/01621459.1975.10479864}, | |
| 122 | + urldate = {2026-10-31}, | |
| 123 | + note = {Rétrécissement empirique (James–Stein) ; vérifié Crossref} | |
| 124 | +} | |
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references/library.bib
+116 −0
@@ -5226,3 +5226,119 @@ | ||
| 5226 | 5226 | url = {https://www.donneesquebec.ca/recherche/dataset/vque_77}, |
| 5227 | 5227 | urldate = {2026-10-31} |
| 5228 | 5228 | } |
| 5229 | + | |
| 5230 | +@article{gelmanRubin1992, | |
| 5231 | + author = {Gelman, Andrew and Rubin, Donald B.}, | |
| 5232 | + title = {Inference from Iterative Simulation Using Multiple Sequences}, | |
| 5233 | + journaltitle = {Statistical Science}, | |
| 5234 | + volume = {7}, | |
| 5235 | + number = {4}, | |
| 5236 | + pages = {457--472}, | |
| 5237 | + year = {1992}, | |
| 5238 | + doi = {10.1214/ss/1177011136}, | |
| 5239 | + urldate = {2026-10-31}, | |
| 5240 | + note = {Statistique $\hat R$ (facteur de réduction d'échelle potentielle) ; vérifié Crossref} | |
| 5241 | +} | |
| 5242 | + | |
| 5243 | +@article{gelfandSmith1990, | |
| 5244 | + author = {Gelfand, Alan E. and Smith, Adrian F. M.}, | |
| 5245 | + title = {Sampling-Based Approaches to Calculating Marginal Densities}, | |
| 5246 | + journaltitle = {Journal of the American Statistical Association}, | |
| 5247 | + volume = {85}, | |
| 5248 | + number = {410}, | |
| 5249 | + pages = {398--409}, | |
| 5250 | + year = {1990}, | |
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| 5252 | + urldate = {2026-10-31}, | |
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| 5255 | + | |
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| 5268 | + | |
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| 5270 | + author = {Gelman, Andrew}, | |
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| 5280 | +} | |
| 5281 | + | |
| 5282 | +@article{gelfandSahuCarlin1995, | |
| 5283 | + author = {Gelfand, Alan E. and Sahu, Sujit K. and Carlin, Bradley P.}, | |
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| 5307 | + | |
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| 5309 | + author = {Watanabe, Sumio}, | |
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| 5311 | + journaltitle = {Journal of Machine Learning Research}, | |
| 5312 | + volume = {11}, | |
| 5313 | + pages = {3571--3594}, | |
| 5314 | + year = {2010}, | |
| 5315 | + url = {https://www.jmlr.org/papers/v11/watanabe10a.html}, | |
| 5316 | + urldate = {2026-10-31}, | |
| 5317 | + note = {Critère WAIC ; pas de DOI, page de la revue consultée} | |
| 5318 | +} | |
| 5319 | + | |
| 5320 | +@article{vehtariEtAl2021, | |
| 5321 | + author = {Vehtari, Aki and Gelman, Andrew and Simpson, Daniel and Carpenter, Bob and B{\"u}rkner, Paul-Christian}, | |
| 5322 | + title = {Rank-Normalization, Folding, and Localization: An Improved $\hat{R}$ for Assessing Convergence of {MCMC} (with Discussion)}, | |
| 5323 | + journaltitle = {Bayesian Analysis}, | |
| 5324 | + volume = {16}, | |
| 5325 | + number = {2}, | |
| 5326 | + pages = {667--718}, | |
| 5327 | + year = {2021}, | |
| 5328 | + doi = {10.1214/20-BA1221}, | |
| 5329 | + urldate = {2026-10-31}, | |
| 5330 | + note = {$\hat R$ scindé et rang-normalisé, ESS pour quantiles ; vérifié Crossref} | |
| 5331 | +} | |
| 5332 | + | |
| 5333 | +@article{efronMorris1975, | |
| 5334 | + author = {Efron, Bradley and Morris, Carl}, | |
| 5335 | + title = {Data Analysis Using {Stein}'s Estimator and its Generalizations}, | |
| 5336 | + journaltitle = {Journal of the American Statistical Association}, | |
| 5337 | + volume = {70}, | |
| 5338 | + number = {350}, | |
| 5339 | + pages = {311--319}, | |
| 5340 | + year = {1975}, | |
| 5341 | + doi = {10.1080/01621459.1975.10479864}, | |
| 5342 | + urldate = {2026-10-31}, | |
| 5343 | + note = {Rétrécissement empirique (James–Stein) ; vérifié Crossref} | |
| 5344 | +} | |
modified
sources/registry.csv
+10 −0
@@ -397,6 +397,16 @@ SRC-38-003,donnees,Zonage (Ville de Gatineau) — fiche CKAN vgat-zonage,Ville d | ||
| 397 | 397 | SRC-38-004,donnees,Zones inondables normé v1 (Ville de Gatineau) — fiche CKAN,Ville de Gatineau / Données Québec,metadata_modified 2025-04-24,https://www.donneesquebec.ca/recherche/dataset/vgat-zones-inondables-norme-v1,2026-10-31,verifie,38,CC-BY 4.0 ; GeoJSON ; cartographie d'ancienne génération. Relu par l'API CKAN. |
| 398 | 398 | SRC-38-005,donnees,Rôle d'évaluation foncière du Québec — fiche CKAN (ressources géoréférencées),MAMH / Données Québec,metadata_modified 2026-08-24,https://www.donneesquebec.ca/recherche/dataset/roles-d-evaluation-fonciere-du-quebec,2026-10-31,verifie,38,"CC-BY 4.0 ; ressources : géoréférencé 2026 FGDB (2026-04-01) et GPKG (2026-06-09), géoréférencé 2025 GPKG/FGDB (2025-12-15), géoréférencé 2024 GeoJSON (2025-02-06), index trimestriel (2026-08-24). Relu par l'API CKAN ; complète SRC-B-013." |
| 399 | 399 | SRC-38-006,logiciel,geopandas 1.1.3 / shapely 2.1.2 / pyproj 3.7.2 (PROJ 9.5.1),Projets GeoPandas / Shapely / pyproj,versions installées le 2026-10-31,https://geopandas.org/,2026-10-31,verifie,38,Bibliothèques utilisées par ch38_sig.py et ch38_figures.py ; aucun fond de tuiles (contextily absent). |
| 400 | +SRC-39-001,article,"Inference from Iterative Simulation Using Multiple Sequences (Gelman, A. & Rubin, D. B.)",Statistical Science 7(4) 457-472,1992,https://doi.org/10.1214/ss/1177011136,2026-10-31,verifie,39,Vérifié via api.crossref.org ; clé gelmanRubin1992 (lib-ch39.bib) | |
| 401 | +SRC-39-002,article,"Sampling-Based Approaches to Calculating Marginal Densities (Gelfand, A. E. & Smith, A. F. M.)",Journal of the American Statistical Association 85(410) 398-409,1990,https://doi.org/10.1080/01621459.1990.10476213,2026-10-31,verifie,39,Vérifié via api.crossref.org ; clé gelfandSmith1990 | |
| 402 | +SRC-39-003,article,"Stochastic Relaxation, Gibbs Distributions, and the Bayesian Restoration of Images (Geman, S. & Geman, D.)",IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence PAMI-6(6) 721-741,1984,https://doi.org/10.1109/TPAMI.1984.4767596,2026-10-31,verifie,39,Vérifié via api.crossref.org ; clé gemanGeman1984 | |
| 403 | +SRC-39-004,article,"Prior Distributions for Variance Parameters in Hierarchical Models (Gelman, A.)",Bayesian Analysis 1(3) 515-534,2006,https://doi.org/10.1214/06-BA117A,2026-10-31,verifie,39,Vérifié via api.crossref.org ; clé gelman2006 | |
| 404 | +SRC-39-005,article,"Efficient Parametrisations for Normal Linear Mixed Models (Gelfand, A. E., Sahu, S. K. & Carlin, B. P.)",Biometrika 82(3) 479-488,1995,https://doi.org/10.1093/biomet/82.3.479,2026-10-31,verifie,39,Vérifié via api.crossref.org ; clé gelfandSahuCarlin1995 | |
| 405 | +SRC-39-006,article,"Practical Bayesian Model Evaluation Using Leave-One-Out Cross-Validation and WAIC (Vehtari, A., Gelman, A. & Gabry, J.)",Statistics and Computing 27(5) 1413-1432,2017 (en ligne 2016),https://doi.org/10.1007/s11222-016-9696-4,2026-10-31,verifie,39,Vérifié via api.crossref.org ; clé vehtariGelmanGabry2017 | |
| 406 | +SRC-39-007,article,"Asymptotic Equivalence of Bayes Cross Validation and Widely Applicable Information Criterion in Singular Learning Theory (Watanabe, S.)",Journal of Machine Learning Research 11 3571-3594,2010,https://www.jmlr.org/papers/v11/watanabe10a.html,2026-10-31,verifie,39,Pas de DOI ; page de la revue ouverte ; clé watanabe2010 | |
| 407 | +SRC-39-008,article,"Rank-Normalization, Folding, and Localization: An Improved R̂ for Assessing Convergence of MCMC (Vehtari, A., Gelman, A., Simpson, D., Carpenter, B. & Bürkner, P.-C.)",Bayesian Analysis 16(2) 667-718,2021,https://doi.org/10.1214/20-BA1221,2026-10-31,verifie,39,Vérifié via api.crossref.org ; clé vehtariEtAl2021 | |
| 408 | +SRC-39-009,article,"Data Analysis Using Stein's Estimator and its Generalizations (Efron, B. & Morris, C.)",Journal of the American Statistical Association 70(350) 311-319,1975,https://doi.org/10.1080/01621459.1975.10479864,2026-10-31,verifie,39,Vérifié via api.crossref.org ; clé efronMorris1975 | |
| 409 | +SRC-39-010,manuel,"Bayesian Econometrics (Koop, G.)",Wiley,2003,,2026-10-31,verifie,39,Clé koop2003 déjà dans library.bib (notes-D) ; non re-consulté | |
| 400 | 410 | SRC-42-001,loi,"Loi sur le Tribunal administratif du logement (RLRQ, c. T-15.01), section sur la conversion d'un immeuble locatif en copropriété divise, art. 51 à 54.14",Québec (LégisQuébec),À jour au 15 octobre 2026,https://www.legisquebec.gouv.qc.ca/fr/document/lc/T-15.01,2026-10-31,verifie,42,"Page HTML téléchargée (curl, User-Agent navigateur) et texte des art. 51-54.14 extrait et lu intégralement le 2026-10-31 (sous-section 3 « Conversion d'un immeuble locatif en copropriété divise ») ; complète SRC-A-002 ; clé library.bib loiTAL (aucune nouvelle clé)" |
| 401 | 411 | SRC-42-002,tableau,"SCHL, Enquête sur les logements locatifs, octobre 2025 — tableaux 4.1.1, 4.1.2, 4.1.3 et 4.3.1 (appartements en copropriété offerts en location) des fichiers rmr-montreal / rmr-quebec / rmr-gatineau-2025-fr.xlsx",Société canadienne d'hypothèques et de logement,Données d'octobre 2025 ; rapport publié le 11 décembre 2025,https://assets.cmhc-schl.gc.ca/sites/cmhc/professional/housing-markets-data-and-research/housing-data-tables/rental-market/rental-market-report-data-tables/2025/rmr-montreal-2025-fr.xlsx,2026-10-31,verifie,42,"Fichiers déjà versés dans data/raw/schl_rml_2025/ (SRC-E-007) ; feuilles lues par openpyxl le 2026-10-31 : univers 233 535 / 36 816 / 10 620 ; part louée 21,9 / 15,5 / 27,4 % ; inoccupation copro 2,1 / 0,6 / 1,0 % vs ELL 2,9 / 2,4 / 3,8 % ; loyers 2 ch. 1 826 / 1 377 / 1 578 $ vs 1 346 / 1 277 / 1 460 $ ; clé library.bib schlrmltables2025 ; conditions d'utilisation SCHL : chiffres cités avec attribution, fichiers non redistribués" |
| 402 | 412 | SRC-43-001,article,Effects of Flood Hazards on Property Values: Evidence before and after Hurricane Floyd (résumé),Land Economics 80(4) — University of Wisconsin Press,2004,http://le.uwpress.org/lookup/doi/10.2307/3655805,2026-10-31,partiellement_verifie,43,"Résumé lu (agent web) : 8 000 ventes, Pitt County NC, 1992-2002 ; « significantly larger after Hurricane Floyd than before » ; aucun pourcentage dans le résumé ; texte intégral non consulté (abonnement). Clé bib existante binPolasky2004." |
modified
verification/calculations.csv
+15 −0
@@ -625,3 +625,18 @@ CALC-44-010,44,"Lectures de la contribution (A) : VA/coût 0,297 ; VA/net 0,402 | ||
| 625 | 625 | CALC-44-011,44,"Paires qualité 4 vs 3 (cas 1 ; tolérances 25 m², 10 ans, 18 mois, 5 km ; prix bas ramené par 0,364 %/mois) : n = 30 ; médiane 5,78 % (25 082,63 $) ; moyenne 4,65 % ; σ 13,64 % ; erreur-type 2,49 % ; IC95 −0,23..9,53 % ; hédonique exp(0,06108)−1 = 6,30 % ; contribution 36 891,23 (paires) / 40 181,62 (hédonique) ; coût hypothèse 65 000 → ratios 0,568 / 0,618 ; VAN −28 108,77",analysis/python/cases/ch44_renovation.py,analysis/python/tests/test_ch44.py::TestContribution::test_paires_qualite,30 ; 0.0578 ; 0.0465 ; 0.0630 ; 36891.23,idem,verifie,2026-10-31 |
| 626 | 626 | CALC-44-012,44,"Composantes du sujet à ≥ 90 % de vie utile (fiche ch. 11) : VRC 1,000 ; entrée asphaltée 1,000 ; aménagement paysager 0,950 ; gouttières 0,935 ; balcon 0,935",analysis/python/cases/ch44_renovation.py,analysis/python/tests/test_ch44.py::TestContribution::test_fin_de_vie,5 composantes,idem,verifie,2026-10-31 |
| 627 | 627 | CALC-44-013,44,"Exercices : ex1 1 578,78 / 2 470,14 ; ex2 1 200 / 2 880 / 55 833 BTU/h / 6 700 ; ex3 fenêtres VAN −16 213,20, CEE 183,96 ¢, sans sub −20 713,20 ; ex4 CEE 15,12 / 28,99 / 21,83 ¢, VAN sans sub −1 775,40 ; ex5 14 800,51 / 34 194,27 / 5 806,91 / 10 700,48 ; ex6 = CALC-44-008 ; ex7 n 59 (médiane 6,04 %) et 4 (0,92 %), Kennedy 6,298 %",analysis/python/cases/ch44_renovation.py,analysis/python/tests/test_ch44.py::TestExercices,voir description,idem,verifie,2026-10-31 |
| 628 | +CALC-39-01,39,"Postérieure NIG sous a priori de référence = MCO : m_n = β̂, a_n = (n−k)/2 = 292, ν = 584, b_n = SCR/2 = 2,0122, E[σ|y] = 0,0832 ; 15/15 paramètres vrais couverts à 95 %",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_nig_reference_coincide_avec_mco,"m_n = β̂ (1e-9) ; 292 ; 584 ; 2,0122 ; 0,0832 ; 15/15",identique,verifie,2026-10-31 | |
| 629 | +CALC-39-02,39,"A priori propre vague (V0 = 1e4 I, a0 = b0 = 1e-3) : a_n = 300,001, ν = 600, E[σ] = 0,0821, |m_n − β̂| < 1e-4 ; sujet 95 % [540 678 ; 747 707]",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_prior_propre_vague,"300,001 ; 0,0821 ; [540 678 ; 747 707]",identique,verifie,2026-10-31 | |
| 630 | +CALC-39-03,39,"Prédictive de Student du sujet (600 ventes) : loc 13,3627, échelle 0,08364, part coefficients 1,49 %, médiane 635 821 $, 90 % [553 979 ; 729 754], 95 % [539 504 ; 749 334] ; écart < 0,1 % avec l'IC ch. 18 [539 682 ; 749 087]",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_predictive_student_vs_ic_frequentiste,"[539 504 ; 749 334] ; écart < 0,1 %","[539 504 ; 749 334] ; écart 0,03 %",verifie,2026-10-31 | |
| 631 | +CALC-39-04,39,"Cohérence séquentielle : postérieure(344 ventes 2023-24) comme a priori + 256 ventes 2025-26 = postérieure(600) à 1e-8 près (m_n, V_n, a_n, b_n)",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_coherence_sequentielle,écart < 1e-8,"3,7e-12",verifie,2026-10-31 | |
| 632 | +CALC-39-05,39,"Petit marché (40 ventes ≤ 3 km, ≤ 18 mois, 12 colonnes, ν = 28) : référence ln_S 0,611 (0,067), médiane 650 965 $, largeur 39,5 % ; κ = 1 : 0,543 (0,016), 630 978 $, 33,2 % ; κ = 4 : sd 0,028 ; κ = 16 : sd 0,042 ; Hull seul 623 894 $ [526 381 ; 739 471], ln_S 0,540 (0,025)",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_petit_echantillon_et_prior_informatif,valeurs du tab:39:petit,identiques,verifie,2026-10-31 | |
| 633 | +CALC-39-06,39,"Gibbs par blocs (4 chaînes × 3 000, brûlage 1 000) : R̂ < 1,01 et ESS > 2 000 pour tous les paramètres ; un paramètre à la fois : dist_centre R̂ 1,065 / ESS 91, α_MA 1,062 / 94",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_gibbs_diagnostics,"bloc : R̂ ≤ 1,002, ESS ≥ 2 985 ; naïf : ESS < 300 pour dist_centre et α_MA",identique,verifie,2026-10-31 | |
| 634 | +CALC-39-07,39,"Modèle hiérarchique (600 ventes) : σ 0,0832 (0,0024) ; τ médiane 0,181, 90 % [0,089 ; 0,494] ; α0 13,021 (0,147) ; effets relatifs à Hull : Gatineau −0,015, Aylmer 0,098, Buckingham −0,207, Masson-Angers −0,224 (effets fixes −0,022 / 0,085 / −0,250 / −0,263 ; vrais −0,0215 / 0,1096 / −0,1844 / −0,2044 tous couverts) ; B_s 0,999/0,999/0,998/0,995/0,995",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_hierarchique_retrouve_les_lois,valeurs du tab:39:hier,"identiques (Monte-Carlo, tolérance 0,01)",verifie,2026-10-31 | |
| 635 | +CALC-39-08,39,"Prédictive hiérarchique du sujet (8 000 tirages) : médiane 634 748 $, moyenne 637 727 $ (Duan ch. 18 : 637 953 $), 90 % [554 564 ; 729 004], 95 % [540 309 ; 749 431] ; sd log 0,0834 dont 0,0103 pour la moyenne",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_predictive_hierarchique,"moyenne à moins de 0,5 % de 637 953 $","637 727 $ (−0,04 %)",verifie,2026-10-31 | |
| 636 | +CALC-39-09,39,"Expérience Masson-Angers n = 5/10/20/47 : effet fixe −0,342/−0,321/−0,280/−0,263 ; effet aléatoire −0,300/−0,282/−0,239/−0,224 ; B 0,970/0,984/0,990/0,996 ; prédictive sujet MA (26,9 km) médiane fixe 418 591 → 448 726 $, largeur 95 % 36,1 → 33,4 % ; hiérarchique 421 106 → 448 829 $, 36,1 → 33,1 %",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_formule_retrecissement_et_experience,"effet aléatoire > effet fixe et plus proche de α0 pour chaque n ; B(5) = 0,970",vérifié,verifie,2026-10-31 | |
| 637 | +CALC-39-10,39,"Formule de rétrécissement : B(5 ; σ = 0,083 ; τ = 0,15) = 0,9423 ; B(5 ; τ = 0,05) = 0,6447 ; n pour B = ½ : 0,31 et 2,76",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_formule_retrecissement_et_experience,"0,9423 ; 0,6447",identique,verifie,2026-10-31 | |
| 638 | +CALC-39-11,39,"Sensibilité à l'a priori sur τ (uniforme, IG(0,001;0,001), IG(1;0,01), τ fixé 0,157) : τ médiane 600 ventes 0,181/0,149/0,129/0,157 ; effet MA −0,224/−0,211/−0,200/−0,221 ; avec 5 ventes −0,300/−0,285/−0,269/−0,283",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_sensibilite_prior_tau,"étendue de l'effet MA(5) < 0,05 selon l'a priori","0,031",verifie,2026-10-31 | |
| 639 | +CALC-39-12,39,"Critères : elpd_WAIC pooling 497,8 / effets fixes 633,2 / hiérarchique 632,9 (e.-t. 17,5 / 16,2 / 16,3) ; p_WAIC 12,4 / 16,0 / 16,1 ; LOO exact 497,8 / 633,1 ; LOO tronqué 497,8 / 633,1 / 632,9 ; WAIC −995,7 / −1 266,3 / −1 265,7",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_criteres,|WAIC − LOO exact| < 1 ; Δ(fixe − pooling) > 100 ; |fixe − hiér.| < 2,vérifié,verifie,2026-10-31 | |
| 640 | +CALC-39-13,39,"Récupération sur données simulées depuis les lois du générateur (graine 3, n = 600) : conjugué ≥ 13/15 couverts, E[σ] ≈ 0,085 ; Gibbs : σ ≈ 0,085, ≥ 3/4 primes de secteur couvertes, R̂ < 1,05",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_recuperation_sur_donnees_simulees,couverture et σ,vérifié,verifie,2026-10-31 | |
| 641 | +CALC-39-14,39,"Diagnostics sur chaînes de contrôle : iid → R̂ ∈ [0,99 ; 1,02], ESS > 0,7 mn ; AR(1) φ = 0,9 → ESS ∈ [200 ; 800] ; chaîne décalée de 3 e.-t. → R̂ > 1,5 ; identités WAIC",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_rhat_et_ess_sur_chaines_independantes,voir test,vérifié,verifie,2026-10-31 | |
| 642 | +CALC-39-15,39,"Exercices : ex1 m_n 3 440,8 / s_n 120 / w 0,64 / n0 2,25 (s0 = 400 : 3 492,9 / 140,4 / 0,877) ; ex2 P(>650 k$) 0,396, P(<550 k$) 0,042, 80 % [571 126 ; 707 845] ; ex3 B = 0,942/0,970/0,985/0,994, effet rétréci −0,2873, sd 0,0360 vs 0,0371 ; ex4 t_584 1,9640, t_20 2,0860, +6,2 %, [534 030 ; 757 014] ; ex5 R̂ 1,0077 et 1,2855, ESS 444 ; ex6 κ = 0,25 / 100 : 0,541 (0,008) 629 664 $ / 0,599 (0,053) 644 128 $, const Gatineau 631 263 $, const Buckingham 628 165 $, prior Hull 2023-24 : 0,530 (0,028) 628 160 $ ; ex7 α0 13,008 (0,041), MA −0,219",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_exercices,valeurs des solutions,"identiques (ex6 b-c et ex7 d calculés hors script, 2026-10-31)",verifie,2026-10-31 | |
added
verification/chapters/ch39-calculations.csv
+16 −0
@@ -0,0 +1,16 @@ | ||
| 1 | +id,chapitre,description,script,test,resultat_attendu,resultat_obtenu,statut,date | |
| 2 | +CALC-39-01,39,"Postérieure NIG sous a priori de référence = MCO : m_n = β̂, a_n = (n−k)/2 = 292, ν = 584, b_n = SCR/2 = 2,0122, E[σ|y] = 0,0832 ; 15/15 paramètres vrais couverts à 95 %",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_nig_reference_coincide_avec_mco,"m_n = β̂ (1e-9) ; 292 ; 584 ; 2,0122 ; 0,0832 ; 15/15","identique",verifie,2026-10-31 | |
| 3 | +CALC-39-02,39,"A priori propre vague (V0 = 1e4 I, a0 = b0 = 1e-3) : a_n = 300,001, ν = 600, E[σ] = 0,0821, |m_n − β̂| < 1e-4 ; sujet 95 % [540 678 ; 747 707]",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_prior_propre_vague,"300,001 ; 0,0821 ; [540 678 ; 747 707]","identique",verifie,2026-10-31 | |
| 4 | +CALC-39-03,39,"Prédictive de Student du sujet (600 ventes) : loc 13,3627, échelle 0,08364, part coefficients 1,49 %, médiane 635 821 $, 90 % [553 979 ; 729 754], 95 % [539 504 ; 749 334] ; écart < 0,1 % avec l'IC ch. 18 [539 682 ; 749 087]",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_predictive_student_vs_ic_frequentiste,"[539 504 ; 749 334] ; écart < 0,1 %","[539 504 ; 749 334] ; écart 0,03 %",verifie,2026-10-31 | |
| 5 | +CALC-39-04,39,"Cohérence séquentielle : postérieure(344 ventes 2023-24) comme a priori + 256 ventes 2025-26 = postérieure(600) à 1e-8 près (m_n, V_n, a_n, b_n)",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_coherence_sequentielle,"écart < 1e-8","3,7e-12",verifie,2026-10-31 | |
| 6 | +CALC-39-05,39,"Petit marché (40 ventes ≤ 3 km, ≤ 18 mois, 12 colonnes, ν = 28) : référence ln_S 0,611 (0,067), médiane 650 965 $, largeur 39,5 % ; κ = 1 : 0,543 (0,016), 630 978 $, 33,2 % ; κ = 4 : sd 0,028 ; κ = 16 : sd 0,042 ; Hull seul 623 894 $ [526 381 ; 739 471], ln_S 0,540 (0,025)",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_petit_echantillon_et_prior_informatif,"valeurs du tab:39:petit","identiques",verifie,2026-10-31 | |
| 7 | +CALC-39-06,39,"Gibbs par blocs (4 chaînes × 3 000, brûlage 1 000) : R̂ < 1,01 et ESS > 2 000 pour tous les paramètres ; un paramètre à la fois : dist_centre R̂ 1,065 / ESS 91, α_MA 1,062 / 94",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_gibbs_diagnostics,"bloc : R̂ ≤ 1,002, ESS ≥ 2 985 ; naïf : ESS < 300 pour dist_centre et α_MA","identique",verifie,2026-10-31 | |
| 8 | +CALC-39-07,39,"Modèle hiérarchique (600 ventes) : σ 0,0832 (0,0024) ; τ médiane 0,181, 90 % [0,089 ; 0,494] ; α0 13,021 (0,147) ; effets relatifs à Hull : Gatineau −0,015, Aylmer 0,098, Buckingham −0,207, Masson-Angers −0,224 (effets fixes −0,022 / 0,085 / −0,250 / −0,263 ; vrais −0,0215 / 0,1096 / −0,1844 / −0,2044 tous couverts) ; B_s 0,999/0,999/0,998/0,995/0,995",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_hierarchique_retrouve_les_lois,"valeurs du tab:39:hier","identiques (Monte-Carlo, tolérance 0,01)",verifie,2026-10-31 | |
| 9 | +CALC-39-08,39,"Prédictive hiérarchique du sujet (8 000 tirages) : médiane 634 748 $, moyenne 637 727 $ (Duan ch. 18 : 637 953 $), 90 % [554 564 ; 729 004], 95 % [540 309 ; 749 431] ; sd log 0,0834 dont 0,0103 pour la moyenne",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_predictive_hierarchique,"moyenne à moins de 0,5 % de 637 953 $","637 727 $ (−0,04 %)",verifie,2026-10-31 | |
| 10 | +CALC-39-09,39,"Expérience Masson-Angers n = 5/10/20/47 : effet fixe −0,342/−0,321/−0,280/−0,263 ; effet aléatoire −0,300/−0,282/−0,239/−0,224 ; B 0,970/0,984/0,990/0,996 ; prédictive sujet MA (26,9 km) médiane fixe 418 591 → 448 726 $, largeur 95 % 36,1 → 33,4 % ; hiérarchique 421 106 → 448 829 $, 36,1 → 33,1 %",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_formule_retrecissement_et_experience,"effet aléatoire > effet fixe et plus proche de α0 pour chaque n ; B(5) = 0,970","vérifié",verifie,2026-10-31 | |
| 11 | +CALC-39-10,39,"Formule de rétrécissement : B(5 ; σ = 0,083 ; τ = 0,15) = 0,9423 ; B(5 ; τ = 0,05) = 0,6447 ; n pour B = ½ : 0,31 et 2,76",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_formule_retrecissement_et_experience,"0,9423 ; 0,6447","identique",verifie,2026-10-31 | |
| 12 | +CALC-39-11,39,"Sensibilité à l'a priori sur τ (uniforme, IG(0,001;0,001), IG(1;0,01), τ fixé 0,157) : τ médiane 600 ventes 0,181/0,149/0,129/0,157 ; effet MA −0,224/−0,211/−0,200/−0,221 ; avec 5 ventes −0,300/−0,285/−0,269/−0,283",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_sensibilite_prior_tau,"étendue de l'effet MA(5) < 0,05 selon l'a priori","0,031",verifie,2026-10-31 | |
| 13 | +CALC-39-12,39,"Critères : elpd_WAIC pooling 497,8 / effets fixes 633,2 / hiérarchique 632,9 (e.-t. 17,5 / 16,2 / 16,3) ; p_WAIC 12,4 / 16,0 / 16,1 ; LOO exact 497,8 / 633,1 ; LOO tronqué 497,8 / 633,1 / 632,9 ; WAIC −995,7 / −1 266,3 / −1 265,7",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_criteres,"|WAIC − LOO exact| < 1 ; Δ(fixe − pooling) > 100 ; |fixe − hiér.| < 2","vérifié",verifie,2026-10-31 | |
| 14 | +CALC-39-13,39,"Récupération sur données simulées depuis les lois du générateur (graine 3, n = 600) : conjugué ≥ 13/15 couverts, E[σ] ≈ 0,085 ; Gibbs : σ ≈ 0,085, ≥ 3/4 primes de secteur couvertes, R̂ < 1,05",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_recuperation_sur_donnees_simulees,"couverture et σ","vérifié",verifie,2026-10-31 | |
| 15 | +CALC-39-14,39,"Diagnostics sur chaînes de contrôle : iid → R̂ ∈ [0,99 ; 1,02], ESS > 0,7 mn ; AR(1) φ = 0,9 → ESS ∈ [200 ; 800] ; chaîne décalée de 3 e.-t. → R̂ > 1,5 ; identités WAIC",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_rhat_et_ess_sur_chaines_independantes,"voir test","vérifié",verifie,2026-10-31 | |
| 16 | +CALC-39-15,39,"Exercices : ex1 m_n 3 440,8 / s_n 120 / w 0,64 / n0 2,25 (s0 = 400 : 3 492,9 / 140,4 / 0,877) ; ex2 P(>650 k$) 0,396, P(<550 k$) 0,042, 80 % [571 126 ; 707 845] ; ex3 B = 0,942/0,970/0,985/0,994, effet rétréci −0,2873, sd 0,0360 vs 0,0371 ; ex4 t_584 1,9640, t_20 2,0860, +6,2 %, [534 030 ; 757 014] ; ex5 R̂ 1,0077 et 1,2855, ESS 444 ; ex6 κ = 0,25 / 100 : 0,541 (0,008) 629 664 $ / 0,599 (0,053) 644 128 $, const Gatineau 631 263 $, const Buckingham 628 165 $, prior Hull 2023-24 : 0,530 (0,028) 628 160 $ ; ex7 α0 13,008 (0,041), MA −0,219",analysis/python/cases/ch39_bayes.py,analysis/python/tests/test_ch39.py::test_exercices,"valeurs des solutions","identiques (ex6 b-c et ex7 d calculés hors script, 2026-10-31)",verifie,2026-10-31 | |
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verification/chapters/ch39-claims.csv
+17 −0
@@ -0,0 +1,17 @@ | ||
| 1 | +id,chapitre,affirmation,source_id,verification,date,statut,notes | |
| 2 | +CLM-39-01,39,"Intervalle de confiance fréquentiste : couverture sur échantillons répétés ; intervalle de crédibilité : probabilité a posteriori étant donné les données (BDA3 chap. 2-4)",SRC-D-021,notes-D.md §ch. 39 ; Gelman et al. 2013,2026-10-31,verifie, | |
| 3 | +CLM-39-02,39,"A priori NIG conjugué pour la régression normale ; lecture « échantillon fictif » des hyperparamètres (Koop 2003, chap. 2-3 ; tradition de Zellner)",SRC-D-021;SRC-39-010,notes-D.md (koop2003 dans library.bib),2026-10-31,verifie,"Zellner (1971) non ajouté à la bibliographie (non vérifié à la page) ; mentionné sans référence précise" | |
| 4 | +CLM-39-03,39,"Recommandation d'un a priori uniforme sur τ pour J ≥ 5 groupes et mise en garde contre IG(ε, ε) : Gelman (2006) et BDA3 §5.7",SRC-39-004;SRC-D-021,DOI 10.1214/06-BA117A ouvert via Crossref ; BDA3,2026-10-31,verifie,"§5.7 de BDA3 cité de mémoire du plan de l'ouvrage ; numéro de section à confirmer sur l'exemplaire (partiellement_verifie pour le numéro de section)" | |
| 5 | +CLM-39-04,39,"Échantillonneur de Gibbs : Geman & Geman (1984) ; usage statistique général : Gelfand & Smith (1990)",SRC-39-003;SRC-39-002,Crossref,2026-10-31,verifie, | |
| 6 | +CLM-39-05,39,"Paramétrisation centrée des modèles linéaires mixtes préférable lorsque les groupes sont bien informés : Gelfand, Sahu & Carlin (1995)",SRC-39-005,Crossref,2026-10-31,verifie, | |
| 7 | +CLM-39-06,39,"R̂ de Gelman & Rubin (1992) ; version scindée (BDA3 §11.4) ; version rang-normalisée Vehtari et al. (2021) ; ESS par autocorrélations avec règle de Geyer (BDA3 §11.5)",SRC-39-001;SRC-39-008;SRC-D-021,Crossref ; BDA3,2026-10-31,verifie,"Numéros de section de BDA3 (§11.4, §11.5) : partiellement vérifiés (table des matières de l'édition 2013)" | |
| 8 | +CLM-39-07,39,"Seuil R̂ < 1,01 et ESS de quelques centaines à quelques milliers : conventions d'usage (Vehtari et al. 2021 recommandent 1,01)",SRC-39-008,Crossref (résumé de l'article),2026-10-31,partiellement_verifie,"Présenté comme convention, non comme norme" | |
| 9 | +CLM-39-08,39,"WAIC : Watanabe (2010) ; équivalence asymptotique avec la validation croisée bayésienne ; LOO par importance lissée de Pareto : Vehtari, Gelman & Gabry (2017)",SRC-39-007;SRC-39-006,Page JMLR ; Crossref,2026-10-31,verifie, | |
| 10 | +CLM-39-09,39,"Troncature des poids d'importance à sqrt(S)·moyenne : Ionides (2008), forme simplifiée de PSIS",,non recherché,2026-10-31,non_verifie,"Ionides (2008, JCGS) nommé dans le docstring du script seulement ; non cité dans le chapitre (le texte parle de « poids tronqués » sans référence)" | |
| 11 | +CLM-39-10,39,"La loi log-Student n'a pas d'espérance finie (queues polynomiales en ln P)",,dérivation dans la solution de l'ex. 39.4,2026-10-31,verifie,"Résultat mathématique standard ; démontré dans solutions/ch39.tex" | |
| 12 | +CLM-39-11,39,"Rétrécissement bayésien des indices de ventes répétées de petits marchés : Goetzmann (1992)",SRC-D-034,notes-D.md §ch. 39 (goetzmann1992),2026-10-31,verifie,"Clé goetzmann1992 présente dans library.bib" | |
| 13 | +CLM-39-12,39,"Modèles spatio-temporels bayésiens de ventes résidentielles : Gelfand et al. (1998), Banerjee et al. (2004) ; processus gaussiens : Banerjee, Carlin & Gelfand (2014) ; INLA : Rue, Martino & Chopin (2009) ; SPDE : Lindgren, Rue & Lindström (2011)",SRC-D-023,notes-D.md §ch. 39,2026-10-31,verifie, | |
| 14 | +CLM-39-13,39,"Définition OEAQ de la valeur marchande : « prix sincère le plus probable » (NPP, Intro-11) ; LFM art. 43-45 : valeur réelle = prix le plus probable d'une vente de gré à gré",SRC-C-001;SRC-B-001,repris du ch. 16 (claims ch16) ; LégisQuébec,2026-10-31,verifie,"Identifiants de source : ceux du ch. 16 ; non re-consultés ici" | |
| 15 | +CLM-39-14,39,"Les NPP exigent que le rapport permette de comprendre le raisonnement et les méthodes (renvoi ch. 10)",SRC-C-001,notes-C.md §2 (règle 2.3),2026-10-31,partiellement_verifie,"Formulé en termes généraux, sans citer de règle numérotée ; à faire valider par le rédacteur du ch. 10" | |
| 16 | +CLM-39-15,39,"Estimateur de James–Stein et lecture empirique par Efron & Morris (1975)",SRC-39-009,Crossref,2026-10-31,verifie, | |
| 17 | +CLM-39-16,39,"Coût cubique des processus gaussiens en nombre d'observations",SRC-D-023,Banerjee, Carlin & Gelfand 2014 (chap. sur le calcul),2026-10-31,partiellement_verifie,"Résultat standard (factorisation de Cholesky) ; page non vérifiée" | |
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verification/chapters/ch39-figures.csv
+6 −0
@@ -0,0 +1,6 @@ | ||
| 1 | +fichier,chapitre,script,donnees,type_donnees,legende_courte,statut | |
| 2 | +ch39/ch39-fig-posterieures.pdf,39,analysis/python/figures/ch39_figures.py,data/synthetic/cas1_gatineau_ventes.csv,synthetique,"Densités marginales a posteriori de six paramètres du modèle conjugué (a priori de référence, 600 ventes) vs MCO ± 1,96 e.-t. HC1 et paramètre de génération [données synthétiques]",verifie | |
| 3 | +ch39/ch39-fig-predictive.pdf,39,analysis/python/figures/ch39_figures.py,data/synthetic/cas1_gatineau_ventes.csv,synthetique,"Distribution prédictive du prix du sujet : tirages de Gibbs (hiérarchique), Student conjuguée, intervalles de crédibilité 90/95 % et bornes de l'IC fréquentiste du ch. 18 [données synthétiques]",verifie | |
| 4 | +ch39/ch39-fig-prior-informatif.pdf,39,analysis/python/figures/ch39_figures.py,data/synthetic/cas1_gatineau_ventes.csv,synthetique,"Petit marché de 40 ventes : postérieures de l'élasticité et de la qualité sous a priori de référence et a priori « marché voisin » (κ = 1, 4, 16) vs 600 ventes [données synthétiques]",verifie | |
| 5 | +ch39/ch39-fig-traces.pdf,39,analysis/python/figures/ch39_figures.py,data/synthetic/cas1_gatineau_ventes.csv,synthetique,"Traces de quatre chaînes de Gibbs (un paramètre à la fois vs par blocs) pour l'effet de Masson-Angers et la distance au centre, avec R̂ et ESS [données synthétiques]",verifie | |
| 6 | +ch39/ch39-fig-retrecissement.pdf,39,analysis/python/figures/ch39_figures.py,data/synthetic/cas1_gatineau_ventes.csv,synthetique,"Effet de Masson-Angers selon le nombre de ventes (effet fixe vs aléatoire) et facteur de rétrécissement B(n) pour trois valeurs de τ [données synthétiques]",verifie | |
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verification/chapters/ch39-registry.csv
+11 −0
@@ -0,0 +1,11 @@ | ||
| 1 | +id,type,titre,organisme,version_ou_date,url,date_consultation,statut,utilise_dans,notes | |
| 2 | +SRC-39-001,article,"Inference from Iterative Simulation Using Multiple Sequences (Gelman, A. & Rubin, D. B.)",Statistical Science 7(4) 457-472,1992,https://doi.org/10.1214/ss/1177011136,2026-10-31,verifie,39,"Vérifié via api.crossref.org ; clé gelmanRubin1992 (lib-ch39.bib)" | |
| 3 | +SRC-39-002,article,"Sampling-Based Approaches to Calculating Marginal Densities (Gelfand, A. E. & Smith, A. F. M.)",Journal of the American Statistical Association 85(410) 398-409,1990,https://doi.org/10.1080/01621459.1990.10476213,2026-10-31,verifie,39,"Vérifié via api.crossref.org ; clé gelfandSmith1990" | |
| 4 | +SRC-39-003,article,"Stochastic Relaxation, Gibbs Distributions, and the Bayesian Restoration of Images (Geman, S. & Geman, D.)",IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence PAMI-6(6) 721-741,1984,https://doi.org/10.1109/TPAMI.1984.4767596,2026-10-31,verifie,39,"Vérifié via api.crossref.org ; clé gemanGeman1984" | |
| 5 | +SRC-39-004,article,"Prior Distributions for Variance Parameters in Hierarchical Models (Gelman, A.)",Bayesian Analysis 1(3) 515-534,2006,https://doi.org/10.1214/06-BA117A,2026-10-31,verifie,39,"Vérifié via api.crossref.org ; clé gelman2006" | |
| 6 | +SRC-39-005,article,"Efficient Parametrisations for Normal Linear Mixed Models (Gelfand, A. E., Sahu, S. K. & Carlin, B. P.)",Biometrika 82(3) 479-488,1995,https://doi.org/10.1093/biomet/82.3.479,2026-10-31,verifie,39,"Vérifié via api.crossref.org ; clé gelfandSahuCarlin1995" | |
| 7 | +SRC-39-006,article,"Practical Bayesian Model Evaluation Using Leave-One-Out Cross-Validation and WAIC (Vehtari, A., Gelman, A. & Gabry, J.)",Statistics and Computing 27(5) 1413-1432,2017 (en ligne 2016),https://doi.org/10.1007/s11222-016-9696-4,2026-10-31,verifie,39,"Vérifié via api.crossref.org ; clé vehtariGelmanGabry2017" | |
| 8 | +SRC-39-007,article,"Asymptotic Equivalence of Bayes Cross Validation and Widely Applicable Information Criterion in Singular Learning Theory (Watanabe, S.)",Journal of Machine Learning Research 11 3571-3594,2010,https://www.jmlr.org/papers/v11/watanabe10a.html,2026-10-31,verifie,39,"Pas de DOI ; page de la revue ouverte ; clé watanabe2010" | |
| 9 | +SRC-39-008,article,"Rank-Normalization, Folding, and Localization: An Improved R̂ for Assessing Convergence of MCMC (Vehtari, A., Gelman, A., Simpson, D., Carpenter, B. & Bürkner, P.-C.)",Bayesian Analysis 16(2) 667-718,2021,https://doi.org/10.1214/20-BA1221,2026-10-31,verifie,39,"Vérifié via api.crossref.org ; clé vehtariEtAl2021" | |
| 10 | +SRC-39-009,article,"Data Analysis Using Stein's Estimator and its Generalizations (Efron, B. & Morris, C.)",Journal of the American Statistical Association 70(350) 311-319,1975,https://doi.org/10.1080/01621459.1975.10479864,2026-10-31,verifie,39,"Vérifié via api.crossref.org ; clé efronMorris1975" | |
| 11 | +SRC-39-010,manuel,"Bayesian Econometrics (Koop, G.)",Wiley,2003,,2026-10-31,verifie,39,"Clé koop2003 déjà dans library.bib (notes-D) ; non re-consulté" | |
modified
verification/claims.csv
+16 −0
@@ -945,3 +945,19 @@ CLM-44-023,44,"Hypothèses pédagogiques de l'exemple : consommation 22 000 kWh | ||
| 945 | 945 | CLM-44-024,44,Coût d'une rénovation complète cuisine + 2 salles de bain : 65 000 $ ; un échelon de qualité (3→4) représente une telle rénovation,,hypothèse pédagogique déclarée (sec:44:paires),2026-10-31,non_verifie,Ratio de récupération 0 |
| 946 | 946 | CLM-44-025,44,"Knight & Sirmans 1996 ; Harding, Rosenthal & Sirmans 2007 : l'entretien et la rénovation ralentissent la dépréciation sans l'annuler",SRC-D-001,notes-D.md §ch. 24 et 44 ; articles non relus dans ce lot,2026-10-31,partiellement_verifie,Formulation qualitative seulement |
| 947 | 947 | CLM-44-026,44,"IPCB Montréal, bâtiments résidentiels : +8,6 % T3 2026 / T3 2025 (18-10-0289-01)",SRC-E-040,notes-E.md §ch. 23 ; clé statcanIPCB,2026-10-31,verifie, |
| 948 | +CLM-39-01,39,Intervalle de confiance fréquentiste : couverture sur échantillons répétés ; intervalle de crédibilité : probabilité a posteriori étant donné les données (BDA3 chap. 2-4),SRC-D-021,notes-D.md §ch. 39 ; Gelman et al. 2013,2026-10-31,verifie, | |
| 949 | +CLM-39-02,39,"A priori NIG conjugué pour la régression normale ; lecture « échantillon fictif » des hyperparamètres (Koop 2003, chap. 2-3 ; tradition de Zellner)",SRC-D-021;SRC-39-010,notes-D.md (koop2003 dans library.bib),2026-10-31,verifie,Zellner (1971) non ajouté à la bibliographie (non vérifié à la page) ; mentionné sans référence précise | |
| 950 | +CLM-39-03,39,"Recommandation d'un a priori uniforme sur τ pour J ≥ 5 groupes et mise en garde contre IG(ε, ε) : Gelman (2006) et BDA3 §5.7",SRC-39-004;SRC-D-021,DOI 10.1214/06-BA117A ouvert via Crossref ; BDA3,2026-10-31,verifie,§5.7 de BDA3 cité de mémoire du plan de l'ouvrage ; numéro de section à confirmer sur l'exemplaire (partiellement_verifie pour le numéro de section) | |
| 951 | +CLM-39-04,39,Échantillonneur de Gibbs : Geman & Geman (1984) ; usage statistique général : Gelfand & Smith (1990),SRC-39-003;SRC-39-002,Crossref,2026-10-31,verifie, | |
| 952 | +CLM-39-05,39,"Paramétrisation centrée des modèles linéaires mixtes préférable lorsque les groupes sont bien informés : Gelfand, Sahu & Carlin (1995)",SRC-39-005,Crossref,2026-10-31,verifie, | |
| 953 | +CLM-39-06,39,R̂ de Gelman & Rubin (1992) ; version scindée (BDA3 §11.4) ; version rang-normalisée Vehtari et al. (2021) ; ESS par autocorrélations avec règle de Geyer (BDA3 §11.5),SRC-39-001;SRC-39-008;SRC-D-021,Crossref ; BDA3,2026-10-31,verifie,"Numéros de section de BDA3 (§11.4, §11.5) : partiellement vérifiés (table des matières de l'édition 2013)" | |
| 954 | +CLM-39-07,39,"Seuil R̂ < 1,01 et ESS de quelques centaines à quelques milliers : conventions d'usage (Vehtari et al. 2021 recommandent 1,01)",SRC-39-008,Crossref (résumé de l'article),2026-10-31,partiellement_verifie,"Présenté comme convention, non comme norme" | |
| 955 | +CLM-39-08,39,"WAIC : Watanabe (2010) ; équivalence asymptotique avec la validation croisée bayésienne ; LOO par importance lissée de Pareto : Vehtari, Gelman & Gabry (2017)",SRC-39-007;SRC-39-006,Page JMLR ; Crossref,2026-10-31,verifie, | |
| 956 | +CLM-39-09,39,"Troncature des poids d'importance à sqrt(S)·moyenne : Ionides (2008), forme simplifiée de PSIS",,non recherché,2026-10-31,non_verifie,"Ionides (2008, JCGS) nommé dans le docstring du script seulement ; non cité dans le chapitre (le texte parle de « poids tronqués » sans référence)" | |
| 957 | +CLM-39-10,39,La loi log-Student n'a pas d'espérance finie (queues polynomiales en ln P),,dérivation dans la solution de l'ex. 39.4,2026-10-31,verifie,Résultat mathématique standard ; démontré dans solutions/ch39.tex | |
| 958 | +CLM-39-11,39,Rétrécissement bayésien des indices de ventes répétées de petits marchés : Goetzmann (1992),SRC-D-034,notes-D.md §ch. 39 (goetzmann1992),2026-10-31,verifie,Clé goetzmann1992 présente dans library.bib | |
| 959 | +CLM-39-12,39,"Modèles spatio-temporels bayésiens de ventes résidentielles : Gelfand et al. (1998), Banerjee et al. (2004) ; processus gaussiens : Banerjee, Carlin & Gelfand (2014) ; INLA : Rue, Martino & Chopin (2009) ; SPDE : Lindgren, Rue & Lindström (2011)",SRC-D-023,notes-D.md §ch. 39,2026-10-31,verifie, | |
| 960 | +CLM-39-13,39,"Définition OEAQ de la valeur marchande : « prix sincère le plus probable » (NPP, Intro-11) ; LFM art. 43-45 : valeur réelle = prix le plus probable d'une vente de gré à gré",SRC-C-001;SRC-B-001,repris du ch. 16 (claims ch16) ; LégisQuébec,2026-10-31,verifie,Identifiants de source : ceux du ch. 16 ; non re-consultés ici | |
| 961 | +CLM-39-14,39,Les NPP exigent que le rapport permette de comprendre le raisonnement et les méthodes (renvoi ch. 10),SRC-C-001,notes-C.md §2 (règle 2.3),2026-10-31,partiellement_verifie,"Formulé en termes généraux, sans citer de règle numérotée ; à faire valider par le rédacteur du ch. 10" | |
| 962 | +CLM-39-15,39,Estimateur de James–Stein et lecture empirique par Efron & Morris (1975),SRC-39-009,Crossref,2026-10-31,verifie, | |
| 963 | +CLM-39-16,39,Coût cubique des processus gaussiens en nombre d'observations,SRC-D-023,Banerjee,Carlin & Gelfand 2014 (chap. sur le calcul),2026-10-31,partiellement_verifie | |
modified
verification/figures.csv
+5 −0
@@ -209,3 +209,8 @@ ch44/ch44-fig-flux.pdf,44,analysis/python/figures/ch44_flux.py,constantes de ana | ||
| 209 | 209 | ch44/ch44-fig-heatmap-van.pdf,44,analysis/python/figures/ch44_heatmap_van.py,constantes de analysis/python/cases/ch44_renovation.py,synthetique,"Cartes de chaleur de la VAN (k$) des mesures A et B selon le taux d'actualisation (2–10 %) et la croissance du prix de l'électricité (0–6 %), courbe VAN = 0 [données synthétiques]",verifie |
| 210 | 210 | ch44/ch44-fig-capitalisation.pdf,44,analysis/python/figures/ch44_capitalisation.py,analysis/python/cases/ch44_renovation.py ; data/synthetic/cas1_gatineau_ventes.csv (paires qualité 4 vs 3),synthetique,"(a) Quatre lectures de la contribution de la thermopompe (coût, coût net, VA des économies, primes vertes) ; (b) 30 paires de ventes qualité 4 vs 3 du cas 1, médiane, moyenne, IC 95 %, prix implicite hédonique [données synthétiques]",verifie |
| 211 | 211 | ch44-fig-frise (TikZ dans ch44.tex),44,manuscript/chapters/ch44.tex,"dates vérifiées : qcmazoutcommunique2021, codeConstruction, rbqtransition2026, rncansubvention, chauffezvertfin, rncaninitiative, renoclimat",schema,"Frise 2021–2027 des interdictions du mazout, du nouveau Code et de sa transition, des fermetures de programmes et de la refonte de Rénoclimat",verifie |
| 212 | +ch39/ch39-fig-posterieures.pdf,39,analysis/python/figures/ch39_figures.py,data/synthetic/cas1_gatineau_ventes.csv,synthetique,"Densités marginales a posteriori de six paramètres du modèle conjugué (a priori de référence, 600 ventes) vs MCO ± 1,96 e.-t. HC1 et paramètre de génération [données synthétiques]",verifie | |
| 213 | +ch39/ch39-fig-predictive.pdf,39,analysis/python/figures/ch39_figures.py,data/synthetic/cas1_gatineau_ventes.csv,synthetique,"Distribution prédictive du prix du sujet : tirages de Gibbs (hiérarchique), Student conjuguée, intervalles de crédibilité 90/95 % et bornes de l'IC fréquentiste du ch. 18 [données synthétiques]",verifie | |
| 214 | +ch39/ch39-fig-prior-informatif.pdf,39,analysis/python/figures/ch39_figures.py,data/synthetic/cas1_gatineau_ventes.csv,synthetique,"Petit marché de 40 ventes : postérieures de l'élasticité et de la qualité sous a priori de référence et a priori « marché voisin » (κ = 1, 4, 16) vs 600 ventes [données synthétiques]",verifie | |
| 215 | +ch39/ch39-fig-traces.pdf,39,analysis/python/figures/ch39_figures.py,data/synthetic/cas1_gatineau_ventes.csv,synthetique,"Traces de quatre chaînes de Gibbs (un paramètre à la fois vs par blocs) pour l'effet de Masson-Angers et la distance au centre, avec R̂ et ESS [données synthétiques]",verifie | |
| 216 | +ch39/ch39-fig-retrecissement.pdf,39,analysis/python/figures/ch39_figures.py,data/synthetic/cas1_gatineau_ventes.csv,synthetique,Effet de Masson-Angers selon le nombre de ventes (effet fixe vs aléatoire) et facteur de rétrécissement B(n) pour trois valeurs de τ [données synthétiques],verifie | |
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