Simulation et/ou générer des données

Bonjour !
Je travaille actuellement sur le climat et il se trouve que les données dont j'ai besoin (températures, vent et insolation) ne sont pas disponibles sur les stations que je veux utiliser.
En fait, dans le secteur d'étude il n'y a qu'une seule station qui a tous ces paramètres disponibles . Mais comme je dois combiner ces variables pour calculer des indices, je ne peux plus utiliser ces paramètres (de la seule station) pour les autres stations .
Alors, je ne sais vraiment pas comment faire. La seule solution à laquelle je pense est la simulation de ces paramètres pour les autres stations. Même si ces données sont fictif au moins je pourrais m'en contenter .

Mais je ne sais pas quelle méthode utiliser ?! ni quel logiciel ?!
J'ai entendu parler de boostrap mais j'ai pas vue cette fonction dans spss ou autres logiciels de statistique que je maitrise.
Merci beaucoup pour votre compréhension et votre aide !

Bonsoir.

Puisque tu pourras "t'en contenter", tu peux prendre n'importe quoi pour simuler. Par exemple reproduire les valeurs de la station connue divisées par 2 (puisque "je ne peux plus utiliser ces paramètres (de la seule station) pour les autres stations"). En tout cas, comme tu définis ton problème, ce n'est pas une question de logiciel ni de méthode.
Quant au bootstrap, ça n'a rien à voir avec la question. On simule avec des données déjà obtenues.

Mais j'espère que tu as une vraie question et une vraie situation traitable. Tu ferais bien de t'expliquer plus clairement (dire "je ne sais rien, donc je vais simuler" est absolument antiscientifique).

Cordialement.

Ok! jai compris! ftou d'abord toutes mes excuses! gg! pour cette..heu..antiscientifisme merci de m'avoir réveillé!

Alors, ce que je voudrais savoir c'est si il existe une méthode qui me permettrait de générer ou de simuler les données que je veux sur les stations qui n'en nont pas.
Je ne sais pas si ça peut aider mais je fais remarquer que j'ai les données de pluie de ces stations. Ce qu'il me faudrais ce sont les données de temp, vent etc.

En faite , quand j'y pense, je me dit qu'il faudrait s'appuis sur une base, des références et sur des normes.

Toujours merci pour votre aide!

la première idée qui m'est venue est que autant modéliser la pluviosité à partir de données de température, vent, ... semble éventuellement possible, autant le contraire semble vraiment impossible. Puis un conseil que j'ai donné très récemment m'est revenu : Si tes stations ont des climats comparables, tu pourrais utiliser les statistiques de la station connue pour modéliser par tirage aléatoire ce qui se passe dans les autres stations. Il y a un seul problème : les variations de climat sont rarement brutales, alors que le tirage aléatoire pourrait donner 25° un jour et -10° le lendemain. Mais on peut "adoucir" ou rejeter les écarts trop élevés.

Cordialement.

Oui! cette idée me plait bien! gg
Alors comment et avec quel outil je peux procéder?!

Maintenanrt que j'y pense c'est ça qu'il appel encore krigeage?
Merci!

Je ne suis pas sûr qu'il s'agisse vraiment de krigeage (j'avais vaguement lu une discussion sur le sujet). Quant aux outils, tout dépend des logiciels dont tu disposes. On peut le faire avec un simple tableur, avec un logiciel de calcul approché genre scilab voire avec un logiciel de stats à tout faire ('R' par exemple).

Bon travail !

supposons que j'ai un simple tableur
je m'y connais pas en scilab et je voudrais pas me frotter maintenant au R

Les tirages uniformes se font (OOo et Microsof) par ALEA() (sans argument).

On simule un tirage suivant comme loi une répartition des fréquences connue en comparant le tirage uniforme avec les fréquences cumulées. par exemple s'il y a trois valeurs possibles 1, 2 et 3, de fréquences 0,5, 0,3 et 0,2, alors si alea() vaut moins de 0,5, c'est un 1, plus de 0,5 et moins de 0,8, c'ezst un 2 et plus de 0,8, c'est un 3.

Pour des modélisations plus compliquées, il faudra que tu étudies vraiment la question.

Cordialement.

Je crois avoir compris le principe
Merci infiniment à toi! gg
je vais continuer, d'approfondir le sujet sur les modélisations
Merci!