Discussion :

[grunk]

Bonjour à tous,

j'ai une base de données dans laquelle j'ai des événements enregistrés.
Chaque événement est représentés par un temps de départ et une durée en seconde.

Ex:
14:00 30
20:01 62
23:12 13

Ces événements sont réguliers , mais pas forcément exactement au même temps ni de la même durée.

J'aimerais pouvoir estimer si à une heure particulière il y'a une probabilité qu'un événement se produise.
En gros si dans ma base j'ai 200 entrées entre 14h et 15h , en rentrant 14h30 en recherche ça devrait me répondre qu'il y'a de très forte chance qu'un événement se produise.
Idéalement j'aimerais aussi être en mesure de dire que a l'heure demandé , il n'yaura pas d'événement mais qu'il est probable qu'un événement surviennent dans les X minutes.

L'idée étant qu'au fur et à mesure que la base d'événement grossi , la prédiction devient plus précise mais pas forcément plus longue.

je n'ai pas forcément besoin d'une précision à la minute (disons que 10 ou 15min est une marge acceptable).

Une idée des solutions vers lesquelles je pourrais me tourner ?

[Flodelarab]

Bonjour

Comme l'unité est la seconde, tu peux garder cette unité.
De plus, il n'y a que 24x60x60 = 86400 secondes dans la journée.
À ta place, je traiterais le problème comme un gros bourrin : avec un tableau de 86400 entiers.
À chaque fois qu'un évènement couvre une seconde, j'incrémente la case du tableau qui correspond.

À la fin, 0% de proba correspond à un valeur de 0 dans le tableau.
Pour les autres valeurs, il faut établir une correspondance entre valeur du tableau et probabilité.
Pourquoi pas 100% pour la valeur maximale; et les autres valeurs par un calcul de proportionnalité ?

Plus ton historique connaîtra d'évènements et plus ta prédiction sera pertinente.

[tbc92]

Dans la question initiale, il y a une phrase qui ne me plait pas : En gros si dans ma base j'ai 200 entrées entre 14h et 15h , en rentrant 14h30 en recherche ça devrait me répondre qu'il y'a de très forte chance qu'un événement se produise.
Non, c'est faux, ou c'est incomplet, il manque une information importante , c'est la durée moyenne de chaque entrée.
Si dans ma base, j'ai 200 entrées entre 14h et 15h, et que chaque entrée dure en moyenne 2 ou 3 secondes, alors à un instant donné, la probabilité qu'il y a it un évenement est très faible.
Du coup, ici, tu sais que tes événements ne dépassent jamais (ou très rarement) 4mn par exemple.
Tu prends un intervalle de 4mn de part-et-d'autre de l'heure visée. Tu prends tous les événements qui se sont produits dans l'intervalle, et tu fais le cumul des durées. On va trouver par exemple X minutes. C'est le ratio entre ce cumul X minutes et l'intervalle étudié (8 minutes) qui sera intéressant.

Ceci dit,il y a des choses pas claires : Tu as des mesures sur une journée écoulée (ou sur plusieurs journées écoulées). Tu sais que les journées sont toutes identiques, à quelques variations aléatoires près. Et tu veux faire des prévisions sur la journée à venir. C'est ça ?

[grunk]

Bonjour

Comme l'unité est la seconde, tu peux garder cette unité.
De plus, il n'y a que 24x60x60 = 86400 secondes dans la journée.
À ta place, je traiterais le problème comme un gros bourrin : avec un tableau de 86400 entiers.
À chaque fois qu'un évènement couvre une seconde, j'incrémente la case du tableau qui correspond.

À la fin, 0% de proba correspond à un valeur de 0 dans le tableau.
Pour les autres valeurs, il faut établir une correspondance entre valeur du tableau et probabilité.
Pourquoi pas 100% pour la valeur maximale; et les autres valeurs par un calcul de proportionnalité ?

Plus ton historique connaîtra d'évènements et plus ta prédiction sera pertinente.

L'approche est intéressante, je testerais. Ce qui m'inquiète un peu c'est que à terme j'aimerais que le traitement se face sur un mobile et c'est peut être un peu brutal. A voir dans quelles proportion la base peut grossir.

Dans la question initiale, il y a une phrase qui ne me plait pas : En gros si dans ma base j'ai 200 entrées entre 14h et 15h , en rentrant 14h30 en recherche ça devrait me répondre qu'il y'a de très forte chance qu'un événement se produise.
Non, c'est faux, ou c'est incomplet, il manque une information importante , c'est la durée moyenne de chaque entrée.

Tu as raison et pour chaque entrée j'ai sa durée. Je peux de fait faire une moyenne de tous les événements qui sont normalement assez similaire.

Du coup, ici, tu sais que tes événements ne dépassent jamais (ou très rarement) 4mn par exemple.
Tu prends un intervalle de 4mn de part-et-d'autre de l'heure visée. Tu prends tous les événements qui se sont produits dans l'intervalle, et tu fais le cumul des durées. On va trouver par exemple X minutes. C'est le ratio entre ce cumul X minutes et l'intervalle étudié (8 minutes) qui sera intéressant.

L'idée est intéressante effectivement et me permettrait peut être de pas avoir à passer en revue la totalité des événements pour établir une prédiction , mais juste ceux s'approchant de l'heure demandée.

Ceci dit,il y a des choses pas claires : Tu as des mesures sur une journée écoulée (ou sur plusieurs journées écoulées). Tu sais que les journées sont toutes identiques, à quelques variations aléatoires près. Et tu veux faire des prévisions sur la journée à venir. C'est ça ?

En fait ici la notion de date ne m'intéresse pas. Il faut voir les événements comme quelques chose qui se répète inlassablement à intervale plus ou moins régulier (~3h) avec une durée plus ou moins régulière.
Mon but n'est pas d'établir une prédiction pour la journée mais bien à instant T. En gros il est actuellement 18:08 est ce que j'ai des chance qu'un événement se déclenches bientôt (dans les 10/15min à venir) ou alors j'ai 2h devant moi.

[valentin03]

Curiosité: Pourrait-on connaître la nature de l'évènement et son origine, dont dépend ce que tu cherche à savoir ?

[anapurna]

salut

cela ressemble beaucoup a la recherche du temps moyen entre pannes (MTBF) utilisé en industrie
pour définir les période d'intervention avant l’arrêt complet du système

cela permet de fiabilisé une chaîne de fabrication