Comparaison jeux de données à pas de temps différents

Bonjour,

je souhaite modifier le pas de temps de jeux de données et comparer les jeux de données obtenus.

Concrètement, j'ai des données acquises toutes les 6 minutes pendant un mois. Je veux faire des moyennes journalières. Puis garder une valeur sur deux pour avoir un pas de temps de 12 minutes, réaliser à nouveau des moyennes journalières. Et comparer ces jeux de données de moyennes journalières.

Je pensais réaliser des modèles linéaires de chaque jeu de données puis les comparer par Anova.
Qu'en pensez-vous?

Merci d'avance.

Bonjour,

Nous manquons d’information sur la nature de tes séries pour déterminer si ta solution est bonne ou pas. Mais avant toutes choses, je décomposerais la série avec un pas de 6 minutes en deux séries chronologiques que je comparerais à la série de pas 12 minutes. Après, si les résultats sont similaires ou pas, j’en conclurais différentes choses.

Cordialement.

Ce sont des températures, acquises toutes les 6 minutes. Je crée un deuxième jeu de données en gardant une valeur sur deux, ce qui me fait mon jeu de données à pas de temps 12 minutes.

Je calcule les moyennes journalières pour chacun des jeux de données.

Enfin je voudrais comparer les deux jeux de données de moyennes journalières à 12 et 6 minutes et voir si il y a une différence entre les deux.

Un test statistique serait la meilleure méthode mais je ne pense pas que ce soit possible étant donné que les valeurs sont plus qu'appariées puisque que ce sont les mêmes.

Merci d'avance

Bonjour,
Ce n'est pas toujours clair pour que l’on puisse te guider, il faut nous expliquer :
• Tes objectif et hypothèse d’étude : qu’est-ce que tu veux démontrer ?
• Ton dispositif expérimental en précisant ta variable explicative et tes variables expliquées.
Toutefois, voilà comment je te comprends ; tu voudrais expliquer ceci :

Code:

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Variable_expliquée(Y) = Variable_explicative(temperature) + temp(minutes) + autres_variables + erreur (equation 1)

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Tu as un pas de temps : 6 minutes.
Durée de l’expérimentation : 30 jours.
Avec l’équation 1 ci-dessus qui est un modèle linéaire, on peut tester :
1) l’effet de la température, sur Variable_expliquée(Y) ;
2) l’effet du temps, sur Variable_expliquée(Y) ;
3) si ta température est expérimentalement modulable, tu peux même tester l’effet de l’interaction de la température et du temps sur la variable expliquée.
Tu es dans laquelle des situations que je viens de te décrire ? On va procéder étape par étape pour aboutir à une solution. Merci

Merci! Ce serait plutôt la 2e situation. Je voudrais voir si en modifiant le pas de temps ça modifie mes valeurs de températures.

Bonjour,
Si c’est ce que tu veux, il ne faudrait pas manipuler les données. Utilise les données non transformées, je parle des données brutes, ensuite fais ton analyse de variance, telle qu'indiquée dans mon message précédent. Attention, ta variable expliquée devient la température, et enlève là dans la seconde partie (gauche) de l’équation. Ce que tu veux c’est tester l’effet du temps sur ta variable expliquée (la température). Normalement, dans un tableau anova, tu pourras voir si l’effet du temps est significative (probabilité < 0.05) ou non (p > 0.05) sur la température. On s’entend qu’on fixe un seuil de signification de 5%. En même temps, dans le output, la variable temps sera associée à son estimé (qui indiquera de combien il faut faire varier le temps pour significativement entraîner une variation d’un degré de température). Voilà pour les explications. C'est vrai que c'est assez théorique, peut-être que si tu proposes un modèle, je pourrai te guider quoi faire.