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Comparer 2 distributions de tailles différentes

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Message par Etienne B Jeu 31 Mai 2012 - 8:58

Bonjour,

je cherche à comparer deux méthodes de comptages qui diffèrent (seulement) par l'intervalle de temps entre les mesures.

J'ai donc deux vecteurs avec un nombre de comptages différents :
Le premier a 10 valeurs et le deuxième 5 (intervalle entre 2 comptages multiplié par 2)
mes valeurs manquantes sont remplacées par des NA

Je cherche à comparer statistiquement mes 2 distributions mais je ne sais pas quel test employer.

Si quelqu'un a une idée, je suis preneur. Very Happy

Etienne B

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Message par gg Jeu 31 Mai 2012 - 9:46

Bonjour.

Il faudrait que tu nous dises ce que tu veux comparer. S'il s'agit de savoir si les deux séries peuvent être considérées comme provenant d'une même méthode, tu peux utiliser un test de Wilcoxon (qui ne nécessite pas d'avoir le même nombre de valeurs. Mais avec 5 valeurs, il ne faut pas espérer des résultats très utiles !

D'autre part, il me semble que si on n'a pas compté les mêmes choses, il n'y a pas de raison que les résultats soient comparables (même avec la même méthode) et si on a compté les mêmes choses, les résultats de chaque comptage commun donnent déjà le résultats : toujours les mêmes, ou des différences, donc méthodes non équivalentes.

Mais tu es peut-être dans une situation pour laquelle mes remarques ne sont pas pertinentes.

Cordialement.

gg

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Message par Etienne B Jeu 31 Mai 2012 - 11:10

en fait cela revient à comparer deux loi crées expérimentalement à partir d'un nombre de données différent

Etienne B

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Message par gg Jeu 31 Mai 2012 - 11:16

Désolé,

mais je ne suis plus. Donc soit tu éclaircis vraiment ton propos, soit il n'y a pas de réponse.

Cordialement.

gg

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Message par Etienne B Jeu 31 Mai 2012 - 11:38

Alors j'ai un jeu de donnée qui contient 40 comptages (1 par jour) sachant que le graphique Effectif en fonction de la date donne une courbe type Gausse.

Mais je cherche à savoir à partir de ces données
si je compte ma population tous les 5 jours ou tous les 10 jours, est-ce que mes données suivront la même loi (logique) ?

Autrement dit, est ce que l'intervalle de temps que je vais choisir entre 2 comptages va me donner un profil de donner différent ?

Etienne B

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Message par gg Jeu 31 Mai 2012 - 12:47

A priori, si des points sont sur une courbe simple, et que tu en prends moins, les points restants seront aussi sur la même courbe. Maintenant, pour savoir si on peut en supprimer beaucoup, il faut savoir quelle est la courbe.

Si ta courbe est approximativement une courbe de Gauss, tu risques simplement une plus grande imprécision en diminuant le nombre de mesures : Par exemple le maximum ne sera plus le même. Et les dates de recueil risquent de compter plus que le rythme. Mais tu peux voir cela tout seul en essayant.

Sinon, il n'existe pas de théorie générale de ce type de situation. Tout au plus, il arrive qu'on obtienne un modèle plus adapté aux données en en diminuant le nombre (*), mais pas obligatoirement adapté à la réalité. Et il est évident que moins on a de données, moins on peut s'approcher de la réalité.

Cordialement.

(*) pour un modèle linéaire, à la limite avec 2 données on a une droite "parfaite".

NB : je suis très étonné que tu n'aies pas essayé de voir ce que ça donne !!

gg

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Message par Etienne B Jeu 31 Mai 2012 - 13:00

Empiriquement, j'ai bien mon idée sur le meilleur intervalle de temps entre mes comptages

mais je voulais juste savoir si il existait un test stat qui permettait de dire :
"le jeu de donnée suit une loi X, au bout de combien de données retirées cette loi ne sera plus suivie"

Etienne B

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Message par gg Jeu 31 Mai 2012 - 13:05

Pas besoin de test !

A priori, dès la suppression d'une donnée, il n'y a plus de raison qu'en général le modèle soit le même.
D'autre part, les tests statistiques comparent les modèles aux données, pas les modèles entre eux !!

gg

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