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Besoin initial

Détails pour cotisation_NCJP

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 209 457 744 184 799 516

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 1 534 1 534 1 534 1 534 1 534
mean 103 897.688 120 469.046 0.992 -3.651 1.029 3 310.457
std 56 507.633 40 413.740 0.815 14 835.659 0.768 14 461.346
min 0 -2 970 -28.097 -190 453 0 25.742
25% 80 853.688 93 359 1 35.219 1 36.945
50% 102 022.203 110 164 1 42.508 1 44.938
75% 131 340.543 139 505 1 56.438 1 64.719
max 352 087.500 436 046 13.659 111 605.812 28.097 190 453

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
AS10124188 83 447.500 -2 970 -28.097 86 417.500 28.097 86 417.500
AS10133019 113 408.641 8 303 13.659 105 105.641 13.659 105 105.641
AS10012179 161 974.234 93 093 1.740 68 881.234 1.740 68 881.234
AS10140652 219 078.797 126 604 1.730 92 474.797 1.730 92 474.797
AS10133391 282 320.812 170 715 1.654 111 605.812 1.654 111 605.812
AS10103804 224 282.500 139 772 1.605 84 510.500 1.605 84 510.500
AS10008172 217 074.406 139 505 1.556 77 569.406 1.556 77 569.406
AS10113926 159 572.625 106 163 1.503 53 409.625 1.503 53 409.625
AS10035933 183 251.828 123 768 1.481 59 483.828 1.481 59 483.828
AS10116591 119 765.188 84 557 1.416 35 208.188 1.416 35 208.188
AS10053046 208 938.750 149 642 1.396 59 296.750 1.396 59 296.750
AS10007427 156 360.109 112 031 1.396 44 329.109 1.396 44 329.109
AS10126220 134 222.453 100 828 1.331 33 394.453 1.331 33 394.453
AS10007999 208 938.750 157 111 1.330 51 827.750 1.330 51 827.750
AS10009513 76 655.273 57 883 1.324 18 772.273 1.324 18 772.273
AS10133958 132 621.391 100 828 1.315 31 793.391 1.315 31 793.391
AS10069457 206 816.734 157 377 1.314 49 439.734 1.314 49 439.734
AS10142753 90 193.219 69 121 1.305 21 072.219 1.305 21 072.219
AS10017728 256 970.641 203 257 1.264 53 713.641 1.264 53 713.641
AS10047476 197 731.297 157 111 1.259 40 620.297 1.259 40 620.297
AS10121132 95 645.812 77 888 1.228 17 757.812 1.228 17 757.812
AS10135362 123 548.703 100 828 1.225 22 720.703 1.225 22 720.703
AS10044223 219 078.797 179 250 1.222 39 828.797 1.222 39 828.797
AS10015256 219 078.797 179 250 1.222 39 828.797 1.222 39 828.797
AS10077593 129 686.117 106 163 1.222 23 523.117 1.222 23 523.117
AS10136789 112 341.266 93 359 1.203 18 982.266 1.203 18 982.266
AS10023247 170 246.391 141 906 1.200 28 340.391 1.200 28 340.391
AS10044025 179 319.078 149 642 1.198 29 677.078 1.198 29 677.078
AS10053435 179 319.078 149 642 1.198 29 677.078 1.198 29 677.078
AS10016326 171 313.766 144 040 1.189 27 273.766 1.189 27 273.766

Sous-estimations

actual expected ratio vdiff abs_ratio abs_diff
AS10004573 0 190 453 0 -190 453 0 190 453
AS10020010 0 179 250 0 -179 250 0 179 250
AS10012820 0 129 636 0 -129 636 0 129 636
AS10106770 0 130 970 0 -130 970 0 130 970
AS10063395 183 855.422 367 570 0.500 -183 714.578 0.500 183 714.578
AS10072865 177 958.172 342 986 0.519 -165 027.828 0.519 165 027.828
AS10006401 267 911.219 436 046 0.614 -168 134.781 0.614 168 134.781
AS10095026 111 860.938 177 117 0.632 -65 256.062 0.632 65 256.062
AS10074313 136 624.047 210 606 0.649 -73 981.953 0.649 73 981.953
AS10020101 99 799.602 147 735 0.676 -47 935.398 0.676 47 935.398
AS10136936 157 437.875 223 964 0.703 -66 526.125 0.703 66 526.125
AS10043806 89 125.852 125 354 0.711 -36 228.148 0.711 36 228.148
AS10078611 109 672.828 150 139 0.730 -40 466.172 0.730 40 466.172
AS10109440 93 395.352 127 317 0.734 -33 921.648 0.734 33 921.648
AS10107667 100 600.133 135 247 0.744 -34 646.867 0.744 34 646.867
AS10028032 151 567.312 201 430 0.752 -49 862.688 0.752 49 862.688
AS10033460 185 456.484 240 662 0.771 -55 205.516 0.771 55 205.516
AS10136243 84 856.344 105 980 0.801 -21 123.656 0.801 21 123.656
AS10141466 100 333.297 114 216 0.878 -13 882.703 0.878 13 882.703
AS10141396 100 333.297 114 216 0.878 -13 882.703 0.878 13 882.703
AS10141401 100 333.297 114 216 0.878 -13 882.703 0.878 13 882.703
AS10141465 100 333.297 114 216 0.878 -13 882.703 0.878 13 882.703
AS10141409 100 333.297 114 216 0.878 -13 882.703 0.878 13 882.703
AS10141403 100 333.297 114 216 0.878 -13 882.703 0.878 13 882.703
AS10141397 100 333.297 114 216 0.878 -13 882.703 0.878 13 882.703
AS10141398 100 333.297 114 216 0.878 -13 882.703 0.878 13 882.703
AS10141405 100 333.297 114 216 0.878 -13 882.703 0.878 13 882.703
AS10141407 100 333.297 114 216 0.878 -13 882.703 0.878 13 882.703
AS10141408 100 333.297 114 216 0.878 -13 882.703 0.878 13 882.703
AS10141402 100 333.297 114 216 0.878 -13 882.703 0.878 13 882.703