Discussion :

[kis93]

Bonjour,

J'ai une serie temporelle Y contenant des valeurs (n=9497) que je souhaite désaisonnaliser. Je calcul alors un vecteur de meme longueur contenant les valeurs moyennes de cette série G puis par soustraction j'obtiens un vecteur d'anomalies A.

J'aimerais ré echantillonner A pour n'avoir qu'une valeur par mois (312) mais lorsque que je calcul les moyennes mensuelles de A j'obtiens des valeurs proches de zéro (e-15) ce qui est normal a priori.

Suivre l'evolution de l'écart-type ou de la variance donne déjà une bonne indication mais j'aimerais conservé l'information sur le signe de l'anomalie.

Auriez vous une idée?

D'avance merci

[souviron34]

J'aimerais ré echantillonner A pour n'avoir qu'une valeur par mois (312) mais lorsque que je calcul les moyennes mensuelles de A j'obtiens des valeurs proches de zéro (e-15) ce qui est normal a priori.

Ton problème se situe là...

Quand tu as fais ton vecteur d'anomalies, tu as des points au dessus et au dessous de la moyenne...

Mais ensuite tu en refais une moyenne...

A part calculer un pas et prendre un point tous les X, tu vas forcément lisser .. Comme c'est déjà une moyenne d'écart, il restera plus grand chose...

Un moyen de s'en sortir (pas sûr) serait de faire une interpolation de Spline..

Là tu auras "modélisé" ta courbe d'anomalies. Donc tu pourras suivre au mieux la courbure, et interpoler correctement (!!) par exemple au milieu de chaque mois...

Je ne suis cependant pas très sûr que le résultat marche parfaitement..

[kis93]

Un moyen de s'en sortir (pas sûr) serait de faire une interpolation de Spline..

Là tu auras "modélisé" ta courbe d'anomalies. Donc tu pourras suivre au mieux la courbure, et interpoler correctement (!!) par exemple au milieu de chaque mois...

Je ne suis cependant pas très sûr que le résultat marche parfaitement..

Je me doutais que ca n'allais pas etre simple cette histoire d'echantillonnage autour d'une valeur moyenne. Je vais egalement essayer une decomposition par STL sous R, voir ce que ca me donne.
En tout cas, merci pour l'information
Bonne journée