Problème série temporelle (merci d'avance)

Bonjour,

je fais de l'analyse de données (pression) j'ai des relevés tout les 3h et je dois calculer la probabilité d'avoir une pression inférieure a un certain seuil pour une certaine durée, on va dire que si mon relevé est sous ou égal au seuil cela équivaut a un 1 et si elle est au dessus c'est un 0.
j'ai donc un tableau de 3000 élément rempli de 0 et 1
si j'ai 11111100110101100
j'ai donc 1 série de 6 relevé d'affilé sous le seuil cela équivaut a 15-18h
j'ai donc 2 série de 2 relevé d'afillé sous le seuil cela équivaut a 3-6h
j'ai donc 1 série de 1 relevé d'affilé sous le seuil cela équivaut a 0-3h
j'ai donc 6 série de 0 relevé d'affilé sous le seuil

on peut classer ca comme ca [6 1 2 0 0 0 1]

Quel est la probabilité d'avoir une série de 6 relevé d'affilé ?
Quel est la probabilité d'avoir une série de 2 relevé d'affilé ?
Quel est la probabilité d'avoir une série de 1 relevé d'affilé ?

Tout ca est assez confus j'espère que vous connaissez la réponse

Bonjour.

Je ne comprends pas où intervient la probabilité ici. Tes relevés sont des relevés réels, non ? Dans ce cas, on peut définir des fréquences, mais pour une probabilité, il faudrait une épreuve aléatoire.

Cordialement.

Oui ce sont des relevés réels, oui je me suis peut être trompé sur le terme à utiliser en tout cas si tu sais comment faire je suis preneur ! merci

Je me suis dis qu'il fallait compté le nombre de cas positif sur le nombre de cas possible 11111100110101100 par exemple pour 6 d'affilé
on a 1 cas positif / 12 combinaison de 6 chiffres possible

pour 2 d'affilé on a 7/16
pour 1 on a 11/17

ok,

tu cherches des fréquences. Je pense qu'il vaut mieux classer tes durées de pression faible, par exemple pour tu as une fois une durée de 6, 2 fois une durée de 2 et une fois une durée de 1.

Après, il est possible de se servir de ces résultats comme d'un modèle probabiliste pour prévoir : C'est dans ce cadre qu'on parlera de probabilités (calculées sur le modèle).

Cordialement.

Et comment tu construirait ce modèle parce que si tu as une fois une durée de 6, une fois une durée de 2, et une fois une durée de 1 ca fait 1/3 1/3 1/3 et ca me parait peu réaliste

Je croyais que tu avais 3000 relevés !

Comme je ne sais pas ce que tu veux faire ni pourquoi tu t'intéresse aux durées, je serais bien présomptueux de construire un modèle (de quoi ?). Mais par exemple si tu veux pouvoir, à partir de la constatation d'une pression insuffisante, prévoir la durée de l'incident, et en utilisant ton modèle 1/3 1/3 1/3, tu prévois qu'il y a une probabilité 1/3 que ça soit réglé immédiatement, 1/3 que ça dure un peu (prochain relevé toujours insuffisant, et 1/3 que ça dure pendant 6 périodes de temps. Et c'est toi qui as proposé le modèle !
Il n'y a pas de modèle en soi, seulement des modèles qui utilisent des informations pour en déduire des conséquences. mais ce que tu veux déduire, c'est toi qui le sais.

Cordialement.

Bonjour,
à titre informatif, j'avais eu le même type de questions dans mon entreprise et on cherchait dans notre cas les durées maximales habituelles de sous pression.
On a fini par faire une carte de contrôle en prenant les valeurs de durée de sous pression comme entrée, soit dans ton cas:
1 valeur égale à 18, 2 valeurs à 6, 1 valeur à 3, 6 valeurs à 0.
Cela ne fait ici que 10 valeurs, trop peu pour calculer des limites de contrôle mais tu n'as fait que 2 jours de mesure. Avec un rélevé plus conséquent, on peut arriver à observer des durées qui se répètent ou non.
Puisque ce sont des données asymétriques, limite haute de contrôle = durée max considérée comme cause commune.

Emeric