Recherche de méthode

Bonjour,
J’étudie la teneur en eau de la végétation avec 2 variables (Var 1 =données collectées sur le terrain et Var 2= données satellite) que je collecte de façon journalière mais Var 2 est parfois indisponible. Je veux plus tard prédire les données de terrain à partir des données satellites. Néanmoins j’ai fait une régression linéaire simple avec les données disponibles. Les données se présentent ainsi si j’enlève les données manquantes :

Jour var 1 var 2
1 x1 y1
2 x2 y2
3 x3 y3
4 x4 y4
5 x5 y5

Vu que Var 2 est souvent indisponible, il faut chercher un moyen de pallier à ce problème, quelqu’un m’a conseillé de faire un « décalage », c'est-à-dire Var 1 de jour 1 va correspondre à Var 2 de jour 2 (voir le tableau ci-dessous) et puis refaire ma régression. Si le résultat de la régression est très bon, ainsi en cas d’indisponibilité de Var 2, je pourrais utiliser Var 2 du jour précédent pour faire mon calcul.

Jour var 1 var 2
1 x1 y2
2 x2 y3
3 x3 y4
4 x4 y5

1- Ya t’il une méthode statistique reconnu qui utilise ce décalage ou cette méthode ?
2- Sinon pourriez vous me conseiller une méthode statistique reconnue pour résoudre ce problème
Merci d’avance

Bonjour.

Lorsque tu compares les résultats connus du même jour, arrives-tu à une modélisation fiable ? Si oui, il te suffit d'utiliser ce modèle avec les valeurs collectées sur le terrain pour avoir les valeurs manquantes estimées.

Par contre je ne comprends pas l'idée de décaler d'un jour. Que se passe-t-il s'il pleut dans la nuit ?

Cordialement.

Bonjour,
Merci gg pour votre éclairage. Je travaille dans la zone sahélienne où il n’ya pas de pluie pendant la période qui me concerne.
Concernant la 1ère partie de votre réponse, votre idée est bonne pour remplacer les données manquantes. Toutefois, l’objectif de mon étude est d’estimer la teneur en eau à partir des images satellitaires sans aller toujours sur le terrain, du coup il ne sera pas possible d’utiliser les données collectées pour faire la prédiction des informations fournies par les images dans le sens que ce sont ces données de terrain qu’on veut connaitre.
…. l'idée de décaler d'un jour : Var 1= données de terrain et Var 2= images satellitaires journalières ; Vu que ces dernières sont souvent inutilisables (données manquantes), je cherche à contourner ce problème en me demandant, s’il est possible de faire une régression Var 1 d’aujourd’hui Versus Var 2 d’hier si Var 2 aujourd’hui ne serait pas disponible.
Cordialement

Bonsoir.

C'est confus :
"(Var 1 =données collectées sur le terrain et Var 2= données satellite) ...Vu que Var 2 est souvent indisponible.."
Puis "Toutefois, l’objectif de mon étude est d’estimer la teneur en eau à partir des images satellitaires sans aller toujours sur le terrain,.." et dans le même message (!!) : "... et Var 2= images satellitaires journalières ; Vu que ces dernières sont souvent inutilisables "

Bon ! C'est des problèmes d'écriture, j'espère. Mais comment veux-tu que je puisse t'aider ?

Mais surtout, je ne comprends pas cette idée d'utiliser les données de la veille ou du lendemain, sauf comme approximation quand la donnée du jour n'est pas disponible, et encore ... à condition que les valeurs soient à peu près constantes. Mais alors pourquoi faire une régression ?
Il est quand même plus évident de faire une régression avec les bonnes données.
Ou alors, c'est que tu n'as pratiquement aucune coïncidence de jour : Pour la plupart des jours, si tu as les données satellite, tu n'as pas les données du terrain, et vice versa. Drôle d'étude !

Bon, débrouille-toi, moi je ne comprends rien à ce que tu fais.

Merci quand même gg pour vos réponses.