Utilisation des méthodes de machine learning pour la détection et le traitement des valeurs aberrantes ou manquantes, application à la Déclaration Sociale Nominative

À l'occasion de la reconstruction de la chaîne de production, ce projet invite à repenser la méthodologie de détection des anomalies et de redressement des salaires. En effet, la gestion de nouvelles données mensuelles DSN incite à tester des méthodes d'apprentissage statistique (machine learning) pour détecter automatiquement les anomalies sur le triplet de variables (salaire brut, salaire net et nombre d'heures).

outputs: présentation aux Journées de la Méthodologie Statistique ( lien vers résumé, présentation et article compte-rendu de conférence); présentation à la conférence BigSurv 2018.