RICA : Trouver un titre! Cas Concrets de Statistiques
2025-01-12
Introduction
Le jeu de données correspond à ….. (** compléter ** contexte)
Nous chargeons dans un premier temps le jeu de données simlifié, en ajoutant certaines colonnes (‘OTEXE’..** compléter **) à partir du jeu de données complet. Nous ajoutons aussi une colonne UGB volailles, à partir des colonnes UGB Total et UGB Bovin, Ovins, Caprins et Porcins (soustraction), ainsi que les nouveaux noms de régions.
Présentation générale des données
Nous regardons dans un premier temps le nombre d’exploitations en fonction de(s) l’espèce(s) élevées (nous comptons qu’une exploitation élève un type d’animal à partir de 5 UGB pour cet animal) : nous obtenons le tableau suivant pour les exploitations élevant une ou deux espèces.
| Bovins | Ovins | Porcins | Volailles | Caprins | |
|---|---|---|---|---|---|
| Bovins | 2850 | 201 | 144 | 324 | 56 |
| Ovins | 541 | 8 | 54 | 14 | |
| Porcins | 353 | 30 | 0 | ||
| Volailles | 770 | 9 | |||
| Caprins | 145 |
Nous observons donc (** à compléter ** : bcp bovins,….. cf rosace slide)
Pour information, pour les nombres exploitations élevant plus de 5
UGB de trois espèces distinctes, les valeurs non nulles sont les
suivantes :
- Ovins, Volailles, Caprins : 2 exploitations
- Bovins, Ovins, Volailles : 31 exploitations
- Bovins, Volailles, Caprins : 3 exploitations
- Bovins, Ovins, Caprins : 6 exploitations
- Bovins, Ovins, Porcins : 4 exploitations
- Bovins, Ovins, Volailles, Caprins : 1
exploitation
La répartition des exploitations en fonction du nombre d’UGB Total
sur les exploitations donne le graphe suivant:
Nous observons deux choses : d’abord, que la variable UGBTO n’est pas
une variable réellement quantitative, mais une variable qualitative avec
certains choix de classes. Par exemple, les valeurs de UGBTO=400
correspondent à la moyenne des valeurs d’UGBTO comprises entre 375 et
425. Pour régler ce problème, nous créons des classes d’UGB qui pourront
servir en tant que variables qualitatives lors de futures ACP.
Aussi, certaines des exploitations possèdent moins de 10 UGB. Nous
décidons de les exclure de notre analyse (pourquoi?compléter)
Nous pouvons décomposer la répartition des exploitations en fonction du nombre d’animaux qu’ils possèdent en fonction des différentes espèces : on voit alors que la répartition globale est fortement impactée par les exploitations bovines, majoritaires :
Pour rappel, “500” signifie “500 et plus”. Compléter commentaire sur répartition espèces (notamment Porcins et Volailles plein de 500+
Nous avons ensuite regardé le nombre moyen d’UGB (total) pour chaque type d’exploitation (*moyenne pour chaque type d’exploitation représentée sur le graphe en rouge) (pour rappel les rectangles des boxplot sont délimités par les premier et troisième quartile:
à compléter interpréation
Nous nous sommes ensuite intéressés aux régions pour voir si le nombre d’UGB leur était lié, pour les UGB Totaux et les différentes espèces (différents UGB):
graphes suivants plutôt faire un facewerap pour qu’il y ait une légende commune aux 4 graphes plutôt que de la remettre à chaque fois
à compléter description (bretagne c bcp, porcs souvent bcp, etc)
Aussi, en observant la colonne SAUTI (def SAUTI ** à compléter **), nous avons observé que le problème de “fausses classes” était le même que pour les UGB. Nous avons donc créé une colonne de SAUTI par classes.
** à compléter ** : on ajoute descrption données et SAU? Genre type d’exploitation etc? en mode polycult élevage a plus de surfaces etc? Sinon on verra dansles acp jsp
Analyse préliminaire des OTEXE
## Warning in PCA(data_RICA_simplifie, quali.sup = c("SAUTI_classe",
## "UGBCA_classe", : Missing values are imputed by the mean of the variable: you
## should use the imputePCA function of the missMDA package
## Warning: ggrepel: 4 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps
## Warning in PCA(data_RICA_simplifie, quali.sup = c("SAUTI_classe",
## "UGBCA_classe", : Missing values are imputed by the mean of the variable: you
## should use the imputePCA function of the missMDA package
## Warning: ggrepel: 4 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps
## Warning in plot.PCA(res.PCA_OTEX_simpl, choix = "var", habillage =
## "Type_exploitation", : Habillage must be in c('contrib','cos2','none')
## Warning in PCA(data_pca_simplifie, quali.sup = c("Type_exploitation",
## "UGBTO_classe", : Missing values are imputed by the mean of the variable: you
## should use the imputePCA function of the missMDA package
## Warning: Use of `data_RICA_simplifie$Type_exploitation` is discouraged.
## ℹ Use `Type_exploitation` instead.
## Use of `data_RICA_simplifie$Type_exploitation` is discouraged.
## ℹ Use `Type_exploitation` instead.
## Use of `data_RICA_simplifie$Type_exploitation` is discouraged.
## ℹ Use `Type_exploitation` instead.## Warning: Removed 262 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_boxplot()`).
## Warning: Use of `data_RICA_simplifie$Type_exploitation` is discouraged.
## ℹ Use `Type_exploitation` instead.## Warning: Use of `data_RICA_simplifie$"Total charges"` is discouraged.
## ℹ Use `Total charges` instead.## Warning: Use of `data_RICA_simplifie$Type_exploitation` is discouraged.
## ℹ Use `Type_exploitation` instead.
## Use of `data_RICA_simplifie$Type_exploitation` is discouraged.
## ℹ Use `Type_exploitation` instead.
Etude des charges alimentaires
Nous nous intéressons désormais aux charges alimentaires. Celles-ci (charges d’aliments concentrés ‘CHRAC’ et grossiers ‘CHRAG’) sont liées à l’alimentation du troupeau. Nous avons créé une variable ‘CHRA_SOMME’ de la somme de ces deux charges. Dans un premier temps, nous pouvons comparer les charges alimentaires pour différents types d’exploitation : en premier, la somme, puis les deux types d’aliments (concentrés et grossiers) :
à facetwrapper
En dehors du fait que l’échelle est écrasée par les valeurs très élevées
de charges des élevages granivores,on observe que les charges dépendent
fortement du type d’exploitation, et ce, en grande partie parce que les
exploitations ont des nombre d’animaux à nourrir très différents. Pour
réellement savoir si les exploitations reposent sur ces charges pour
nourrir leurs animaux, nous créons des variables de charge par unité
d’UGB (on divise ces charges par le nombre total d’UGB). En effet, on
voit bien que les charges augmentent en fonction du nombre total d’UGB,
ce qui est logique (et on a vu précédemment que les différents types
d’exploitation avaient des nombre d’UGB distincts).
## Warning: Use of `data_RICA_simplifie$UGBTO_classe` is discouraged.
## ℹ Use `UGBTO_classe` instead.
## Use of `data_RICA_simplifie$UGBTO_classe` is discouraged.
## ℹ Use `UGBTO_classe` instead.
## Use of `data_RICA_simplifie$UGBTO_classe` is discouraged.
## ℹ Use `UGBTO_classe` instead.
## Use of `data_RICA_simplifie$UGBTO_classe` is discouraged.
## ℹ Use `UGBTO_classe` instead.
On trace les mêmes graphes de charges par type d’exploitation, mais désormais les charges sont divisées par le nombre d’UGB total pour chaque exploitation :
à compléter
## Warning in PCA(data_pca_simplifie, quali.sup = c("Type_exploitation",
## "REGIONS", : Missing values are imputed by the mean of the variable: you should
## use the imputePCA function of the missMDA package
## Warning in plot.PCA(res.PCA, choix = "var", habillage = "Type_exploitation", :
## Habillage must be in c('contrib','cos2','none')
Pour construire un modèle ayant comme variable à expliquer les charges alimentaires, nous regardons dans un premier temps les relations (analyse bivariée) entre les charges alimentaires et les autres variables :
On observe dans le premier graphe que les explotations granivores se distinguent des autres, probablement parce que à compléter à compléter sur autres graphes et interprétation (# UGB de 500 + se distingue également )
à compléter commentaires graphes bivar
A l’aune de ces analyses, nous créons un modèle linéaire. Les variables explicatives choisies sont àcompléter
##
## Call:
## lm(formula = CHRA_SOMME ~ Type_exploitation + REGIONS + `LFERM+LMATE` +
## PBUCE + UGBBO + UGBCA + UGBOV + UGBPO + UGBTO + SAUTI + CHRGTO +
## PBRTO + VAPBR + EBEXP + SFP + UGBTO_classe, data = data_RICA_simplifie)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1296039 -16218 3894 23529 1032313
##
## Coefficients:
## Estimate
## (Intercept) -1.482e+04
## Type_exploitationExploitations bovines — lait, élevage et viande combinés 8.001e+02
## Type_exploitationExploitations bovines spé ( viande) 1.286e+04
## Type_exploitationExploitations bovines spé (lait) -1.446e+04
## Type_exploitationExploitations de cultures diverses et élevages mixtes -3.168e+04
## Type_exploitationExploitations de polyculture -4.059e+04
## Type_exploitationExploitations de polyélevage à orientation granivores -1.221e+04
## Type_exploitationExploitations de polyélevage à orientation herbivores -5.285e+03
## Type_exploitationExploitations granivores -5.128e+03
## Type_exploitationExploitations mixtes grandes cultures et herbivores -1.719e+03
## Type_exploitationExploitations spé en autres grandes cultures -3.585e+04
## Type_exploitationExploitations spé en céréaliculture,oléagineuses et protéagineuses 1.064e+04
## REGIONSBourgogne-Franche-Comté 1.234e+04
## REGIONSBretagne 6.383e+03
## REGIONSCentre-Val de Loire 1.492e+04
## REGIONSGrand Est 1.648e+04
## REGIONSHauts-de-France 1.241e+04
## REGIONSIle-de-France 2.089e+03
## REGIONSNormandie 1.884e+04
## REGIONSNouvelle-Aquitaine 1.134e+04
## REGIONSOccitanie 9.822e+03
## REGIONSPACA 2.874e+04
## REGIONSPays de la Loire 6.670e+03
## `LFERM+LMATE` -1.459e+00
## PBUCE 4.025e-02
## UGBBO -3.105e+02
## UGBCA -6.290e+02
## UGBOV -1.710e+02
## UGBPO 1.563e+02
## UGBTO 7.031e+01
## SAUTI -7.210e+02
## CHRGTO 4.585e-01
## PBRTO 7.616e-02
## VAPBR -2.577e-01
## EBEXP 1.701e-01
## SFP 2.837e+02
## UGBTO_classe50-99 -1.205e+03
## UGBTO_classe100-149 -1.150e+03
## UGBTO_classe150-199 2.572e+02
## UGBTO_classe200-249 -1.084e+02
## UGBTO_classe250-299 1.555e+03
## UGBTO_classe300-349 6.535e+03
## UGBTO_classe350-399 -3.592e+04
## UGBTO_classe400-449 -1.445e+04
## UGBTO_classe450-499 -1.210e+04
## UGBTO_classe500+ -1.282e+04
## Std. Error
## (Intercept) 6.618e+03
## Type_exploitationExploitations bovines — lait, élevage et viande combinés 7.486e+03
## Type_exploitationExploitations bovines spé ( viande) 6.034e+03
## Type_exploitationExploitations bovines spé (lait) 5.984e+03
## Type_exploitationExploitations de cultures diverses et élevages mixtes 7.958e+03
## Type_exploitationExploitations de polyculture 1.359e+04
## Type_exploitationExploitations de polyélevage à orientation granivores 8.788e+03
## Type_exploitationExploitations de polyélevage à orientation herbivores 9.600e+03
## Type_exploitationExploitations granivores 7.453e+03
## Type_exploitationExploitations mixtes grandes cultures et herbivores 6.406e+03
## Type_exploitationExploitations spé en autres grandes cultures 8.936e+03
## Type_exploitationExploitations spé en céréaliculture,oléagineuses et protéagineuses 8.737e+03
## REGIONSBourgogne-Franche-Comté 4.609e+03
## REGIONSBretagne 4.944e+03
## REGIONSCentre-Val de Loire 6.111e+03
## REGIONSGrand Est 4.568e+03
## REGIONSHauts-de-France 5.261e+03
## REGIONSIle-de-France 1.751e+04
## REGIONSNormandie 5.080e+03
## REGIONSNouvelle-Aquitaine 3.991e+03
## REGIONSOccitanie 4.677e+03
## REGIONSPACA 1.059e+04
## REGIONSPays de la Loire 4.834e+03
## `LFERM+LMATE` 1.173e-01
## PBUCE 6.982e-03
## UGBBO 3.325e+01
## UGBCA 1.041e+02
## UGBOV 5.679e+01
## UGBPO 1.522e+01
## UGBTO 8.994e+01
## SAUTI 3.376e+01
## CHRGTO 2.301e-02
## PBRTO 2.252e-02
## VAPBR 2.812e-02
## EBEXP 3.473e-02
## SFP 2.104e+01
## UGBTO_classe50-99 5.120e+03
## UGBTO_classe100-149 8.634e+03
## UGBTO_classe150-199 1.272e+04
## UGBTO_classe200-249 1.693e+04
## UGBTO_classe250-299 2.131e+04
## UGBTO_classe300-349 2.609e+04
## UGBTO_classe350-399 3.069e+04
## UGBTO_classe400-449 3.523e+04
## UGBTO_classe450-499 3.967e+04
## UGBTO_classe500+ 4.105e+04
## t value
## (Intercept) -2.240
## Type_exploitationExploitations bovines — lait, élevage et viande combinés 0.107
## Type_exploitationExploitations bovines spé ( viande) 2.131
## Type_exploitationExploitations bovines spé (lait) -2.416
## Type_exploitationExploitations de cultures diverses et élevages mixtes -3.981
## Type_exploitationExploitations de polyculture -2.987
## Type_exploitationExploitations de polyélevage à orientation granivores -1.389
## Type_exploitationExploitations de polyélevage à orientation herbivores -0.550
## Type_exploitationExploitations granivores -0.688
## Type_exploitationExploitations mixtes grandes cultures et herbivores -0.268
## Type_exploitationExploitations spé en autres grandes cultures -4.011
## Type_exploitationExploitations spé en céréaliculture,oléagineuses et protéagineuses 1.218
## REGIONSBourgogne-Franche-Comté 2.678
## REGIONSBretagne 1.291
## REGIONSCentre-Val de Loire 2.442
## REGIONSGrand Est 3.607
## REGIONSHauts-de-France 2.358
## REGIONSIle-de-France 0.119
## REGIONSNormandie 3.709
## REGIONSNouvelle-Aquitaine 2.842
## REGIONSOccitanie 2.100
## REGIONSPACA 2.714
## REGIONSPays de la Loire 1.380
## `LFERM+LMATE` -12.436
## PBUCE 5.765
## UGBBO -9.339
## UGBCA -6.042
## UGBOV -3.011
## UGBPO 10.266
## UGBTO 0.782
## SAUTI -21.357
## CHRGTO 19.925
## PBRTO 3.381
## VAPBR -9.164
## EBEXP 4.896
## SFP 13.480
## UGBTO_classe50-99 -0.235
## UGBTO_classe100-149 -0.133
## UGBTO_classe150-199 0.020
## UGBTO_classe200-249 -0.006
## UGBTO_classe250-299 0.073
## UGBTO_classe300-349 0.250
## UGBTO_classe350-399 -1.170
## UGBTO_classe400-449 -0.410
## UGBTO_classe450-499 -0.305
## UGBTO_classe500+ -0.312
## Pr(>|t|)
## (Intercept) 0.025169
## Type_exploitationExploitations bovines — lait, élevage et viande combinés 0.914895
## Type_exploitationExploitations bovines spé ( viande) 0.033146
## Type_exploitationExploitations bovines spé (lait) 0.015745
## Type_exploitationExploitations de cultures diverses et élevages mixtes 7.00e-05
## Type_exploitationExploitations de polyculture 0.002837
## Type_exploitationExploitations de polyélevage à orientation granivores 0.164819
## Type_exploitationExploitations de polyélevage à orientation herbivores 0.582038
## Type_exploitationExploitations granivores 0.491409
## Type_exploitationExploitations mixtes grandes cultures et herbivores 0.788409
## Type_exploitationExploitations spé en autres grandes cultures 6.15e-05
## Type_exploitationExploitations spé en céréaliculture,oléagineuses et protéagineuses 0.223331
## REGIONSBourgogne-Franche-Comté 0.007450
## REGIONSBretagne 0.196753
## REGIONSCentre-Val de Loire 0.014669
## REGIONSGrand Est 0.000313
## REGIONSHauts-de-France 0.018409
## REGIONSIle-de-France 0.905030
## REGIONSNormandie 0.000211
## REGIONSNouvelle-Aquitaine 0.004510
## REGIONSOccitanie 0.035797
## REGIONSPACA 0.006686
## REGIONSPays de la Loire 0.167725
## `LFERM+LMATE` < 2e-16
## PBUCE 8.84e-09
## UGBBO < 2e-16
## UGBCA 1.67e-09
## UGBOV 0.002619
## UGBPO < 2e-16
## UGBTO 0.434412
## SAUTI < 2e-16
## CHRGTO < 2e-16
## PBRTO 0.000728
## VAPBR < 2e-16
## EBEXP 1.02e-06
## SFP < 2e-16
## UGBTO_classe50-99 0.813919
## UGBTO_classe100-149 0.894024
## UGBTO_classe150-199 0.983871
## UGBTO_classe200-249 0.994893
## UGBTO_classe250-299 0.941825
## UGBTO_classe300-349 0.802249
## UGBTO_classe350-399 0.241962
## UGBTO_classe400-449 0.681643
## UGBTO_classe450-499 0.760405
## UGBTO_classe500+ 0.754840
##
## (Intercept) *
## Type_exploitationExploitations bovines — lait, élevage et viande combinés
## Type_exploitationExploitations bovines spé ( viande) *
## Type_exploitationExploitations bovines spé (lait) *
## Type_exploitationExploitations de cultures diverses et élevages mixtes ***
## Type_exploitationExploitations de polyculture **
## Type_exploitationExploitations de polyélevage à orientation granivores
## Type_exploitationExploitations de polyélevage à orientation herbivores
## Type_exploitationExploitations granivores
## Type_exploitationExploitations mixtes grandes cultures et herbivores
## Type_exploitationExploitations spé en autres grandes cultures ***
## Type_exploitationExploitations spé en céréaliculture,oléagineuses et protéagineuses
## REGIONSBourgogne-Franche-Comté **
## REGIONSBretagne
## REGIONSCentre-Val de Loire *
## REGIONSGrand Est ***
## REGIONSHauts-de-France *
## REGIONSIle-de-France
## REGIONSNormandie ***
## REGIONSNouvelle-Aquitaine **
## REGIONSOccitanie *
## REGIONSPACA **
## REGIONSPays de la Loire
## `LFERM+LMATE` ***
## PBUCE ***
## UGBBO ***
## UGBCA ***
## UGBOV **
## UGBPO ***
## UGBTO
## SAUTI ***
## CHRGTO ***
## PBRTO ***
## VAPBR ***
## EBEXP ***
## SFP ***
## UGBTO_classe50-99
## UGBTO_classe100-149
## UGBTO_classe150-199
## UGBTO_classe200-249
## UGBTO_classe250-299
## UGBTO_classe300-349
## UGBTO_classe350-399
## UGBTO_classe400-449
## UGBTO_classe450-499
## UGBTO_classe500+
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 66140 on 3741 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8829, Adjusted R-squared: 0.8815
## F-statistic: 626.9 on 45 and 3741 DF, p-value: < 2.2e-16
## Start: AIC=84278.21
## CHRA_SOMME ~ Type_exploitation + REGIONS + `LFERM+LMATE` + PBUCE +
## SAUTI + CHRGTO + PBRTO + VAPBR + EBEXP + SFP + UGBTO_classe
##
## Df Sum of Sq RSS AIC
## <none> 1.7625e+13 84278
## - REGIONS 11 1.4040e+11 1.7766e+13 84286
## - EBEXP 1 6.7809e+10 1.7693e+13 84291
## - PBUCE 1 9.6107e+10 1.7721e+13 84297
## - PBRTO 1 1.1614e+11 1.7741e+13 84301
## - UGBTO_classe 10 2.5238e+11 1.7878e+13 84312
## - VAPBR 1 4.3798e+11 1.8063e+13 84369
## - SFP 1 4.7172e+11 1.8097e+13 84376
## - Type_exploitation 11 8.4594e+11 1.8471e+13 84434
## - `LFERM+LMATE` 1 1.0028e+12 1.8628e+13 84485
## - CHRGTO 1 1.6235e+12 1.9249e+13 84609
## - SAUTI 1 1.8549e+12 1.9480e+13 84655## # A tibble: 3,787 × 24
## # Groups: Type_exploitation, PBRTO [3,787]
## Type_exploitation REGIONS SFP SAUTI UGBTO UGBBO UGBCA UGBOV UGBPO
## <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Exploitations mixtes grand… Ile-de… 102. 145 77.5 77.5 0 0 0
## 2 Exploitations spé en céréa… Ile-de… 0 225 17.5 0 0 0 0
## 3 Exploitations granivores Ile-de… 2.5 2.5 57.5 0 2.5 0 0
## 4 Exploitations spé en céréa… Ile-de… 17.5 175 17.5 0 0 0 0
## 5 Exploitations bovines spé … Ile-de… 0 85 102. 102. 0 0 0
## 6 Exploitations de polycultu… Ile-de… 105 105 32.5 0 0 32.5 0
## 7 Exploitations granivores Ile-de… 5 2.5 42.5 0 0 0 0
## 8 Exploitations mixtes grand… Ile-de… 162. 325 205 205 0 0 0
## 9 Exploitations mixtes grand… Ile-de… 70 105 37.5 37.5 0 0 0
## 10 Exploitations mixtes grand… Ile-de… 47.5 75 42.5 42.5 0 2.5 0
## # ℹ 3,777 more rows
## # ℹ 15 more variables: UGBTO_classe <fct>, UGBCA_classe <fct>,
## # UGBOV_classe <fct>, UGBBO_classe <fct>, UGBVO_classe <fct>,
## # UGBPO_classe <fct>, EBEXP <dbl>, PBRTO <dbl>, CHRGTO <dbl>, PBUCE <dbl>,
## # ELECT <dbl>, CHRA_SOMME <dbl>, VAPBR <dbl>, `LFERM+LMATE` <dbl>,
## # CHRGTOSURPBRTO <dbl>## [1] "Type_exploitation" "REGIONS" "SFP"
## [4] "SAUTI" "UGBTO" "UGBBO"
## [7] "UGBCA" "UGBOV" "UGBPO"
## [10] "UGBTO_classe" "UGBCA_classe" "UGBOV_classe"
## [13] "UGBBO_classe" "UGBVO_classe" "UGBPO_classe"
## [16] "EBEXP" "PBRTO" "CHRGTO"
## [19] "PBUCE" "ELECT" "CHRA_SOMME"
## [22] "VAPBR" "LFERM+LMATE" "CHRGTOSURPBRTO"
##Etude des charges énergétiques fossiles##
à compléter def de nos charges fossiles avec la somme Analyses bivariées à faire
Nous avons réalisé une ACP à compléter et expliquer:
## Warning in plot.PCA(res.PCA, choix = "var", habillage = "Type_exploitation", :
## Habillage must be in c('contrib','cos2','none')
Nous avons donc fait un modèle …. à compléter
##Etude des facteurs économiques## On choisit quoi ? EBE? Produit sans les subventions? A discuter.
## NREG OTEXE IDNUM PBUCE CDEXE OTE64F REGIO ZDEFA TRA05 UTANS UTATO UGBBO
## 1 11 83 44139 175639.07 8 8330 11 1 9 1.21 1.21 77.5
## 2 11 15 47032 294922.42 9 1510 11 1 6 1.00 4.00 0.0
## 3 11 50 47033 48102.49 6 5220 11 1 9 1.00 1.03 0.0
## 4 11 15 45897 179505.02 8 1510 11 1 10 3.00 6.00 0.0
## 5 11 45 45303 275871.13 9 4500 11 1 6 1.00 1.00 102.5
## 6 11 61 31873 86572.23 7 6150 11 1 10 1.50 2.06 0.0
## UGBCA UGBOV UGBPO UGBTO SAUTI SFPTO SUT1GCU SUT1CFOU SUT3PTEM SUT3PPER
## 1 0.0 0.0 0 77.5 145.0 55.0 97.5 55.0 0.0 47.5
## 2 0.0 0.0 0 17.5 225.0 0.0 237.5 0.0 0.0 0.0
## 3 2.5 0.0 0 57.5 2.5 0.0 0.0 2.5 0.0 0.0
## 4 0.0 0.0 0 17.5 175.0 17.5 157.5 17.5 0.0 0.0
## 5 0.0 0.0 0 102.5 85.0 0.0 80.0 0.0 0.0 0.0
## 6 0.0 32.5 0 32.5 105.0 65.0 42.5 65.0 32.5 7.5
## CHRGTO CHSOX PBRTO VAPBR EBEXP RESEX CHREN CHRAM
## 1 207830.5 23384.00 320606.5 95212.85 132164.98 103722.64 25527.34 0
## 2 533495.0 14003.86 711269.3 267727.06 269561.28 144733.72 59203.30 0
## 3 311149.7 7680.00 355924.0 76217.74 82273.41 29377.48 0.00 0
## 4 341398.0 38200.00 647131.0 282646.00 337996.00 305491.00 11393.00 0
## 5 158649.0 17160.00 655563.0 463434.00 496939.00 496834.00 6552.00 0
## 6 95797.2 23531.00 201855.8 74219.01 105309.64 93330.48 0.00 0
## CHRSE CHRPH CHRAC CHRAG CHRPV Total charges fossiles TCULT
## 1 8399.33 19794.74 1680.22 10620.52 1327.56 16700.30 3770.42
## 2 6412.52 38842.99 0.00 22319.30 2017.99 31317.51 2021.16
## 3 0.00 0.00 0.00 112932.14 1799.13 7114.36 0.00
## 4 1899.00 0.00 52047.00 0.00 0.00 13025.00 35483.00
## 5 5706.00 9465.00 0.00 53750.00 11154.00 0.00 20723.00
## 6 14522.00 0.00 0.00 2087.89 525.88 7082.74 2094.32
## TELEV ELECT CAGR1 ENTB+EMTMT CAGR3 LANMX LFERM+LMATE SUBEX
## 1 0.00 704.98 7333.98 17542.21 11603.74 0 24272.35 38493.77
## 2 6481.93 8777.56 5386.04 25933.61 46241.76 0 32499.58 59474.26
## 3 51527.82 368.61 12145.63 16353.58 40259.41 0 3928.60 7830.72
## 4 0.00 13469.00 747.00 47796.00 11536.00 0 36447.00 78696.00
## 5 29309.00 55.00 0.00 0.00 7471.00 0 8596.00 20469.00
## 6 5070.08 2112.02 1202.72 6243.99 9662.95 0 6096.00 47864.92
## Type_exploitation SFP
## 1 Exploitations mixtes grandes cultures et herbivores 102.5
## 2 Exploitations spé en céréaliculture,oléagineuses et protéagineuses 0.0
## 3 Exploitations granivores 2.5
## 4 Exploitations spé en céréaliculture,oléagineuses et protéagineuses 17.5
## 5 Exploitations bovines spé (lait) 0.0
## 6 Exploitations de polyculture 105.0
## REGIONS UGBVO CHRA_SOMME UGBTO_classe UGBBO_classe UGBOV_classe
## 1 Ile-de-France 0.0 12300.74 50-99 50-99 0-49
## 2 Ile-de-France 17.5 22319.30 0-49 0-49 0-49
## 3 Ile-de-France 55.0 112932.14 50-99 0-49 0-49
## 4 Ile-de-France 17.5 52047.00 0-49 0-49 0-49
## 5 Ile-de-France 0.0 53750.00 100-149 100-149 0-49
## 6 Ile-de-France 0.0 2087.89 0-49 0-49 0-49
## UGBCA_classe UGBPO_classe UGBVO_classe SAUTI_classe CHRA_SOMME_UGBTO
## 1 0-49 0-49 0-49 100-149 158.71923
## 2 0-49 0-49 0-49 200-249 1275.38857
## 3 0-49 0-49 50-99 0-49 1964.03722
## 4 0-49 0-49 0-49 150-199 2974.11429
## 5 0-49 0-49 0-49 50-99 524.39024
## 6 0-49 0-49 0-49 100-149 64.24277
## CHRAG_UGBTO CHRAC_UGBTO
## 1 137.03897 21.68026
## 2 1275.38857 0.00000
## 3 1964.03722 0.00000
## 4 0.00000 2974.11429
## 5 524.39024 0.00000
## 6 64.24277 0.00000
à compléter ######################### Modèle Résultats économiques ##########################