comparaison de courbes

Bonjour
je voudrais comparer des courbes de distribution de consommations obtenues par simulation de Monte-Carlo. Je cherche alors une méthode à la fois fiable et pas trop trop robuste : comme j'ai 10.000 données, le moindre petit écart de moyenne à 0,0.. quelque chose est significatif.

Je cherche donc une méthode qui permettrait de comparer globalement des courbes de distributions, et non point par point. A part comparer les données originelles, que j'ai ajustées à mon modèle pour faire du Monte-Carlo, je ne vois pas.

Quelqu'un aurait une idée?

Merci pour votre aide!

Bonsoir.

As-tu lu le sujet "comparaison de deux courbes ?

Cordialement.

oui bien sûr, je fais des recherches avant de poster.

Mais les seules solutions pertinentes proposées dans ce sujet sont d'analyser les valeurs point par point. Or, avec mes 10 000 points, ce n'est pas faisable, je cherche une sorte de comparaison d'allure globale.

Non,

il y a eu une proposition globale : Test de Kolmogorov-Smirnoff.

Cordialement.

en effet, mais le problème du test de K-S est le même, dans mons cas, que celui de chi² : j'ai "trop" de valeurs.

N'existerait-il pas un test qui ne prend pas en compte l'effectif, mais, par exemple, les fréquences relatives de distributions?

C'est bien ce que fait KS.

Maintenant, si, à cause du très grand nombre de données, les courbes se différencient toujours, il ne te reste qu'à accepter la situation et à t'y adapter.

Cordialement