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Relevés de température - statistique de suivi
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Relevés de température - statistique de suivi
Bonjour,
Depuis 2014 à aujourd'hui, je fais un suivi de température en l'enregistrant 1 fois par jour. Voici un dataframe reproductible qui lui ressemble fortement :
A partir de cette donnée, quelle méthodologie puis-je mettre en place pour répondre à la question suivante : durant Mars à Septembre 2021 (date à laquelle je n'ai aucune donnée), quelle est la probabilité que je rencontre au moins une journée avec une température inférieure à 0 ?
Merci.
Depuis 2014 à aujourd'hui, je fais un suivi de température en l'enregistrant 1 fois par jour. Voici un dataframe reproductible qui lui ressemble fortement :
- Code:
library(tidyverse)
library(lubridate)
set.seed(1)
df = data.frame(time = seq(from =ymd("2014-01-01"),to= ymd("2021-02-06"), by="days"), temperature = rnorm(2594, mean = 15, sd = 10))
A partir de cette donnée, quelle méthodologie puis-je mettre en place pour répondre à la question suivante : durant Mars à Septembre 2021 (date à laquelle je n'ai aucune donnée), quelle est la probabilité que je rencontre au moins une journée avec une température inférieure à 0 ?
Merci.
preliator- Nombre de messages : 42
Date d'inscription : 01/04/2019
Re: Relevés de température - statistique de suivi
Bonjour.
Tu parles de probabilité dans une situation qui n'est pas aléatoire (mais statistique). Quelles sont les hypothèses que tu fais, autrement dit, quel est le modèle probabiliste que tu veux utiliser ? Souvent, le modèle est simplement "si ça se passe comme jusque là", modèle qui prend comme probabilités les fréquences de l'enquête.
Mais c'est aussi souvent un mauvais modèle !
Cordialement.
Tu parles de probabilité dans une situation qui n'est pas aléatoire (mais statistique). Quelles sont les hypothèses que tu fais, autrement dit, quel est le modèle probabiliste que tu veux utiliser ? Souvent, le modèle est simplement "si ça se passe comme jusque là", modèle qui prend comme probabilités les fréquences de l'enquête.
Mais c'est aussi souvent un mauvais modèle !
Cordialement.
gg- Nombre de messages : 2174
Date d'inscription : 10/01/2011
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