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Besoin initial

Détails pour cotisation_MCS

Cette page contient des informations pour chaque matricule pour . L’analyse consiste à comparer le résultat obtenu en recalculant à partir des données au montant déjà calculé.

Pour chaque matricule, on a donc :

Totaux

Extrait de la table précédente.

actual expected
total -26 765 898 -27 368 696

Récapitulatif

Ce tableau est un résumé des valeurs obtenues. Plus précisément, on a des indications sur la distribution des variables.

J’ai tendance à regarder principalement les valeurs dans la colonne ratio pour les lignes mean, 25%, 50% et 75%, il faudrait avoir 1 dans toutes ces cellules. 1 signifie que la valeur obtenue divisée par la valeur dans le fichier VIAPAIE sont très proches.

actual expected ratio vdiff abs_ratio abs_diff
count 2 016 2 010 2 010 2 010 2 010 2 010
mean -13 276.735 -13 616.267 0.978 314.872 0.984 512.047
std 6 963.520 7 129.426 0.171 1 247.387 0.135 1 180.189
min -44 800.047 -54 471 -4.728 -27 444.786 0.528 0.010
25% -17 025.633 -17 488.250 0.943 -5.449 0.944 4.455
50% -12 900.916 -13 220 1 -0.355 1 14.273
75% -9 695.318 -10 101.500 1 744.465 1 786.634
max -422.400 13 922 3.393 20 163.969 4.728 27 444.786

Sur-estimations

Les sur et sous estimations sont des extraits de situations avec des écarts importants.

Il est possible de cliquer sur les matricules dans la première colonne pour accéder à plus d’informations afin de comprendre l’origine des écarts.

actual expected ratio vdiff abs_ratio abs_diff
AS10056492 -4 619.149 977 -4.728 -5 596.149 4.728 5 596.149
AS10130979 -8 004.210 -2 359 3.393 -5 645.210 3.393 5 645.210
AS10141068 -5 875.670 -2 048 2.869 -3 827.670 2.869 3 827.670
AS10087888 -17 914.764 -6 393 2.802 -11 521.764 2.802 11 521.764
AS10106932 -10 758.496 -4 119 2.612 -6 639.496 2.612 6 639.496
AS10133019 -15 006.438 -7 161 2.096 -7 845.438 2.096 7 845.438
AS10014717 -14 813.187 -9 911 1.495 -4 902.187 1.495 4 902.187
AS10013547 -10 965.050 -8 321 1.318 -2 644.050 1.318 2 644.050
AS10142756 -5 461.820 -4 204 1.299 -1 257.820 1.299 1 257.820
AS10079938 -9 232.530 -7 455 1.238 -1 777.530 1.238 1 777.530
AS10056565 -14 854.274 -12 470 1.191 -2 384.274 1.191 2 384.274
AS10007525 -17 429.404 -14 652 1.190 -2 777.404 1.190 2 777.404
AS10142753 -10 191.337 -8 733 1.167 -1 458.337 1.167 1 458.337
AS10134053 -38 915.508 -34 081 1.142 -4 834.508 1.142 4 834.508
AS10135260 -13 815.679 -12 163 1.136 -1 652.679 1.136 1 652.679
AS10072865 -40 402.863 -35 858 1.127 -4 544.863 1.127 4 544.863
AS10095026 -20 957.354 -18 716 1.120 -2 241.354 1.120 2 241.354
AS10031296 -17 575.514 -15 739 1.117 -1 836.514 1.117 1 836.514
AS10138313 -40 763.184 -36 920 1.104 -3 843.184 1.104 3 843.184
AS10134016 -21 777.012 -19 824 1.099 -1 953.012 1.099 1 953.012
AS10138077 -14 649.227 -13 410 1.092 -1 239.227 1.092 1 239.227
AS10110614 -15 977.242 -14 843 1.076 -1 134.242 1.076 1 134.242
AS10126892 -4 944.544 -4 599 1.075 -345.544 1.075 345.544
AS10124188 -9 104.531 -8 497 1.071 -607.531 1.071 607.531
AS10118450 -8 276.407 -7 733 1.070 -543.407 1.070 543.407
AS10075174 -9 788.481 -9 149 1.070 -639.481 1.070 639.481
AS10046267 -19 132.799 -17 942 1.066 -1 190.799 1.066 1 190.799
AS10097783 -20 717.051 -19 482 1.063 -1 235.051 1.063 1 235.051
AS10121399 -21 428.826 -20 168 1.063 -1 260.826 1.063 1 260.826
AS10135872 -12 409.793 -11 691 1.061 -718.793 1.061 718.793

Sous-estimations

actual expected ratio vdiff abs_ratio abs_diff
AS10142603 -14 879.275 -28 155 0.528 13 275.725 0.528 13 275.725
AS10063395 -34 307.031 -54 471 0.630 20 163.969 0.630 20 163.969
AS10142605 -8 276.407 -12 966 0.638 4 689.593 0.638 4 689.593
AS10046061 -8 874.611 -13 759 0.645 4 884.389 0.645 4 884.389
AS10139532 -8 276.407 -11 999 0.690 3 722.593 0.690 3 722.593
AS10020861 -10 954.067 -15 871 0.690 4 916.933 0.690 4 916.933
AS10022200 -12 226.806 -17 711 0.690 5 484.194 0.690 5 484.194
AS10063916 -5 248.824 -7 568 0.694 2 319.176 0.694 2 319.176
AS10137244 -7 966.219 -11 234 0.709 3 267.781 0.709 3 267.781
AS10060108 -11 409.975 -16 081 0.710 4 671.025 0.710 4 671.025
AS10015926 -10 690.351 -14 878 0.719 4 187.649 0.719 4 187.649
AS10136836 -11 413.465 -15 861 0.720 4 447.535 0.720 4 447.535
AS10121441 -11 071.319 -15 264 0.725 4 192.681 0.725 4 192.681
AS10017556 -10 936.200 -14 934 0.732 3 997.800 0.732 3 997.800
AS10057463 -20 507.426 -27 772 0.738 7 264.574 0.738 7 264.574
AS10087332 -12 361.487 -16 672 0.741 4 310.513 0.741 4 310.513
AS10090480 -14 027.293 -18 818 0.745 4 790.707 0.745 4 790.707
AS10107906 -12 786.465 -16 824 0.760 4 037.535 0.760 4 037.535
AS10010839 -17 593.414 -23 058 0.763 5 464.586 0.763 5 464.586
AS10019026 -15 205.557 -19 688 0.772 4 482.443 0.772 4 482.443
AS10029699 -15 205.557 -19 688 0.772 4 482.443 0.772 4 482.443
AS10018433 -11 942.958 -15 342 0.778 3 399.042 0.778 3 399.042
AS10073998 -9 463.098 -12 092 0.783 2 628.902 0.783 2 628.902
AS10057948 -19 609.650 -25 051 0.783 5 441.350 0.783 5 441.350
AS10069556 -9 463.098 -12 029 0.787 2 565.902 0.787 2 565.902
AS10078862 -17 291.789 -21 851 0.791 4 559.211 0.791 4 559.211
AS10065237 -13 473.288 -17 009 0.792 3 535.712 0.792 3 535.712
AS10057688 -26 732.586 -33 701 0.793 6 968.414 0.793 6 968.414
AS10061565 -15 279.823 -19 249 0.794 3 969.177 0.794 3 969.177
AS10098815 -11 737.969 -14 725 0.797 2 987.031 0.797 2 987.031