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Statistiques, Data Mining et Data Science Discussion :

Méthode de bootstrap pour déterminer une durée ?


Sujet :

Statistiques, Data Mining et Data Science

  1. #1
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    Par défaut Méthode de bootstrap pour déterminer une durée ?
    Bonjour à tous,
    je fais une étude sur le taux de réitération d'un appel dans le cadre de mon mémoire de fin d'étude.
    En effet, une des étapes de mon étude est de déterminer le "taux de réitération d'appel d'un assuré lorsqu'il appelle un centre de gestion pour déclarer un sinistre.
    Pour cela j'ai une base de données de 10 000 000 lignes sur sas qui contient les appels de chaque jour de 2013 à 2017.

    Pour calculer le taux de réitération, je cherche tout d'abord à déterminer la durée, c'est à dire quelle est la période que je dois considérer pour calculer ce taux en question .

    J'ai donc pensé à la méthode de bootstrap.
    Ainsi, j'ai pris des échantillons aléatoires dont la taille correspond à une semaine d'un mois d'une année pris aléatoirement .
    Par exemple, première semaine de mars 2017, troisième semaine de janvier 2014, etc ... et j'ai fait ce test une dizaine de fois .

    Pour chaque échantillon, j'ai calculé l'intervalle moyen de chaque personne qui a appelé minimum deux fois, c'est à dire que j'ai calculé le temps entre le premier appel non routé ( c'est à dire qui n'a pas abouti ) au premier appel routé ( c'est à dire où l'agent à répondu ).


    Sachant que le taux de réitération est égale au nombre d'appels provenant d'un même numéro appelant moins le nombre d'appels routés.

    Pensez vous que ma méthode utilisée pour déterminer la période pour calculer le taux de réitération est la bonne ?

    D'avance merci pour votre retour,

    Bien cordialement,

    123lilas123

  2. #2
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    Par défaut méthode de montecarlo
    Ou peut-être faut-il utiliser une méthode de monte carlo ?

    d'avance merci pour votre retour,

    bien cordialement,

    123lilas123

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