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Comparaison de deux graphes (modèles)

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Comparaison de deux graphes (modèles)

Message par lenny868 le Lun 22 Oct 2018 - 18:55

Bonjour,

J'ai deux types de données k1 (simulée) et k2 (reels). Ces données ont la même structure.

Je souhaite les comparer : leurs structures est simple ;
Zone    behavior      value

Pour chaque Zone a été observé Value fois le comportement behavior.

Je crois qu'il serait grossier de faire des comparaisons du type corrélation pour chaque paire (réel et simulé) de comportements par zone afin de dire si mon modèle refléte bien la réalité ou pas.

J'ose :  je pensais donc à une analyse de variance pour calculer les ecarts entre les comportements dans une zone donnée pour chaque modèle (réel et simulé), mais comment comparer par la suite ces deux modèles ? faut-il faire une anova sur les deux anova ?

Code:
int1 <- aov(k1$Freq ~ k1$Var2 +k1$Var1)  # ve2 strategy, v1 quai
int2 <- aov(k2$value ~ k2$variable +k2$Zone)  # ve2 strategy, v1 quai
anova(int2,int1,test="Chisq")

Je ne sais vraiment pas comment m'y prendre pour cela  Embarassed  Merci d'avance pour vos conseils. Sil y'a de la lecture, référence, je suis preneuse.

Code:
k1=structure(list(Var1 = structure(c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L,
8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L,
8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L,
8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L,
8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L), .Label = c("1", "2", "3", "4",
"5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14"), class = "factor"),
    behavior = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
    1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
    2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
    3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L,
    4L), .Label = c("STRATEGY_3", "STRATEGY_1a", "STRATEGY_1b",
    "STRATEGY_2"), class = "factor"), Freq = c(356L, 299L,
    841L, 756L, 1162L, 794L, 835L, 846L, 1027L, 990L, 1004L,
    801L, 875L, 496L, 651L, 327L, 215L, 131L, 61L, 118L, 178L,
    132L, 234L, 246L, 457L, 315L, 89L, 35L, 45L, 591L, 486L,
    248L, 183L, 195L, 69L, 28L, 23L, 123L, 95L, 599L, 1053L,
    467L, 137L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 22L, 32L, 156L,
    595L, 547L)), .Names = c("Zone", "behavior", "value"), row.names = c(NA,
-56L), class = "data.frame")

k2=structure(list(Zone = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L,
11L, 12L, 13L, 14L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L,
11L, 12L, 13L, 14L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L,
11L, 12L, 13L, 14L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L,
11L, 12L, 13L, 14L), behavior = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L,
4L, 4L, 4L), .Label = c("STRATEGY_2", "STRATEGY_3", "STRATEGY_1b", "STRATEGY_1a"
), class = "factor"), value = c(8.53333333333333, 13.9705882352941,
7.08333333333333, 6.68181818181818, 4.35897435897436, 6.66666666666667,
8.7, 9.6, 9.40909090909091, 4, 7.38461538461539, 5.42857142857143,
3.97674418604651, 0, 0.533333333333333, 1.67647058823529, 1.88888888888889,
0.477272727272727, 0.871794871794872, 0.266666666666667, 2.4,
0.8, 0, 0.5, 4.30769230769231, 1.35714285714286, 1.25581395348837,
0, 0.4, 0.558823529411765, 0, 0, 0.871794871794872, 0.266666666666667,
0.3, 0.4, 0, 0.75, 0.615384615384615, 0, 0, 0, 1.33333333333333,
0.558823529411765, 2.36111111111111, 0.954545454545455, 0, 0.4,
0, 2, 1.04545454545455, 0.75, 1.84615384615385, 0, 0, 1.2962962962963
)), .Names = c("Zone", "behavior", "value"), row.names = c(NA,
-56L), class = "data.frame")

Lenny

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