Corrélations municipales · Archétypes NMF · UMAP multi-élections · Régressions Δ · Autocorrélation spatiale
Coefficient de Pearson entre le score (% voix) de chaque nuance aux municipales 2026 T1 et les indicateurs de la commune. N ≈ 14 000 communes (inscrits ≥ 500). Rouge = corrélation positive, bleu = négative.
Factorisation non-négative de la matrice communes × nuances. Chaque archétype représente un profil de vote municipal récurrent. Les barres montrent le poids de chaque nuance dans l'archétype (H normalisé) et le profil socioéconomique moyen (z-score).
Couleur = archétype dominant. 2500 communes échantillonnées.
Chaque point = une commune. Vecteur de 25 dimensions (5 élections × 5 blocs, % voix T1). UMAP réduit à 2D (via PCA 10 composantes). Couleur par bloc dominant à l'élection sélectionnée. 6 000 communes échantillonnées sur 28 594.
Pour chaque paire d'élections, régression OLS : Δ% bloc ~ niveaux socioéconomiques (standardisés, β coefficients). R² indiqué. Les features incluent les lag spatiaux (moyenne des 8 communes voisines).
Indice de Moran I calculé sur les 8 plus proches voisins géographiques de chaque commune (k-d tree sur coordonnées GPS, pondération uniforme normalisée). I ≈ 0 = aléatoire, I = 1 = regroupement parfait. Toutes les variables montrent une forte autocorrélation, confirmant que les votes sont fortement structurés dans l'espace.