Bonjour,
Le problème que je rencontre pour la première fois c'est :
j'ai 40 prise différente pour chaque type x(i) selon le temps, alors que y(i) reste constant pour toute les variables du même type x(i)
est ce que je dois prendre uniquement une seule prise des 40 et créer un échantillon sur lequel je peut travailler, ou il ya une autre solution ?
Merci d'avance.
Bonjour.
Comme on ne sait pas ce que tu veux faire, difficile de répondre. Mais à vue de nez, les valeurs x(i) n'ont pas d'utilité. Seul le type compte.
Cordialement.
Je vais être plus précis,
supposons que la variable Y mesure la longueur des cables dans un réseau électrique et la variable X mesure la puissance électrique minimale sur ce réseau.
comme il y'a plusieurs mesures de X pour chaque réseau Y ne change pas pour un même réseau.
un test de chi-deux montre qu'il ya dépendance, et leur coefficient de corrélation est très faible.
ce que je veux savoir, c'est l'influence de la longueur du cable d'un réseau sur les mesure des puissances.
Ok.
Une classique analyse de corrélation avec un modèle adapté devrait convenir, non ? Par contre, le choix du modèle se fait sur les données.
Cordialement.
tu veux dire quoi par un modèle adapté ?
Ben ... si la puissance varie linéairement avec la longueur, un modèle linéaire simple, si elle varie de façon quadratique, un modèle quadratique, etc. Mais tout ça est bien plus en lien avec la connaissance technique qu'avec des outils statistiques. Évidemment, si on ne sait rien, on va un peu au hasard.
et si on ne connait pas le sens de la variation, qu'est ce qu'on peut donner ?
d'après leur graphe on dirait qu'il n'ya pas de liaison, un test de chi-deux dit qu'il y'a bien dépendance
Il y a une ou plusieurs valeurs Y, ce n'est pas très clair. J'ai l'impression qu'il y a plusieurs séries de valeurs X mesurées sur plusieurs longueurs Y (style 10 mesures X par longueur Y et 15 longueurs Y, soit 150 couples de valeurs (X,Y)Envoyé par saad17453
C'est ça?
Enfaite la longueur ne change pas pour un réseaux donc Y est fixe pour le meme réseau, et après, on prend 40 mesure de X sur un même réseau.
Alors, pour les 40 mesure de X, Y reste constante.
On refait la meme chose avec plusieurs réseaux.
Ton nuage de points montre bien que X et Y sont liés, mais pas par une relation fonctionnelle (même approchée); comme par exemple pour les humains, la taille et le poids : les plus grands ont tendance à être plus lourds, mais si tu sais que quelqu'un pèse 120kg, tu ne peux pas deviner sa taille.
Pas grand chose à faire de ces données. Pourquoi tant de points à 0 (axe vertical) ?
Pour les points sur le 0, ce sont uniquement des mesures manquantes que je dois enlever.
ce que j'ai fait c'est :
1) un test de khi-deux pour montrer la dépendance
2) un test de corrélation => R=0.2 j'ai donc conclu qu'on ne peut construire de modèle
3) un test de causalité de granger qui a prouvé la causalité de Y sur X
a ton avis ?
