Un peu perdu dans l'application pratique

Merci pour vos réponses

Koniev, j'ai déjà trouvé les personnes qui sont les plus souvent là ou celles qui sont régulières etc... en triant grace à excel.. Le souci est que j'ai besoin de contenu statistique pour mon rapport..
J'aimerais donc savoir s'il existe des tests ou autres statistiques qui traduisent ces résultats avec éventuellement plus ou moins de fiabilité... C'est ce que semble supposer Gerard.. Je vais tenter d'approfondir un peu la question de ces analyses discriminantes

Merci pour cette réponse
J'ai encore une question.. ^^
Mon tableau se présente sous la forme suivante :
Nom de la personne, nombre de fréquentation, puis détail des fréquentations avec date et heure
Y a-t-il un test à faire pour pouvoir tirer des conclusions sur la fréquentation en fonction de l'heure ?...

Encore merci à vous pour votre patience

Dites, encore une question pour vous
Je constate clairement que l'heure à une influence sur le nombre de fréquentations d'un lieu..
Cependant, l'heure n'est pas une donnée numérique..Je m'explique, pour calculr un coefficient de corrélation par exemple, il me faudrait l'ecart type de la variable qui prend comme "valeurs" les heures de la journée.. Je m'excuse par avance si cela parait absurde (^^), j'essaie de comprendre clairement : Peut-on calculer la variance d'une variable qui prend comme valeurs des heures ?
Dois-je considérer cette variable simplement sans unité, prenant les valeurs 8, 9, 10, ..., 17 ??
Si cela est possible, est-il alors possible de considérer ma variable comme étant des intervalles de longueurs 1h ??..
Tout ceci est assez confus encore pour moi.
Merci à vous de m'éclairer

Merci de répondre aussi rapidement
J'ai effectivement le nombre de fréquentation entre 8h et 9h, entre 9h et 10h etc...
J'ai donc un tableau de la forme :
8,5 : 150 (8,5 = 8h30)
9,5 : 211
10,5 : 241
...


Le coefficient de corrélation détermine s'il existe un rapport linéaire entre deux variables vrai ? Peut-on également déterminer un rapport entre deux variables qui soit non linéaire.. Par exemple ma fréquentation selon le jour de la semaine suit une courbe qui est la même (quasiment) quelle que soit la semaine choisie, puis-je déterminer une équation de cette courbe et donc le rapport qui existe entre jour et fréquentation ?

Merci encore une fois ^^
Je ne sais pas pourquoi, mais j'avais l'impression que les moindres carrés ne servaient que dans le cas de regressions linéaires.. Peut-être parce que c'est les seuls cas que nous avons vu en cours..
Toujours est-il que je pense être sur une piste et j'aimerais beaucoup ne pas m'y engouffrer si elle est fausse car je vais avoir beaucoup de calculs longs et laborieux tout le long de ce chemin qui mène je l'espère à un résultat correct..
Je souhaite toujours trouver une équation de ma fonction (ou l'équation d'une courbe qui s'en rapproche)
Grâce aux courbes de tendances d'excel je trouve que ma fonction est très proche d'une courbe polynomiale de degré 6 (peut-être qu'avec un plus haut degré on s'en rapprocherait encore plus, mais excel ne va que jusqu'à 6).
Je fais donc la supposition suivante : Ma courbe représente une fonction d'équation :
f(x) = B6.x^6 + B5.x^5 + B4.x^4 + B3.x^3 + B2.x^2 + B1.x + B0

Je cherche les coefficients Bj que j'obtiens en minimisant la somme des [yi - f(xi)]²

J'obtiens un systeme matricielle qui s'écrit M*B = S
où M est une matrice 7x7...

J'en suis donc là.. Pour résoudre ce système je ne vois que le pivot de Gauss... ce qui m'entraine dans de faramineux calculs et c'est la raison qui me pousse à demander si je suis bien sur la bonne voie avant de perdre plusieurs jours ^^
Encore et toujours... Merci

Voici l'allure de ma courbe, cela pourra certainement être utile



Et ici avec la courbe de tendance polynomiale d'ordre 6

Pas engageant c'est sûr.. C'est par hasard que en testant les courbes de tendances que je me suis aperçu de la similitude avec une courbe polynomiale..
Cependant j'ai des courbes de fréquentation sur 3 mois et elles ont toute la meme apparence.. Comme c'est justement la frequentation en fonction de l'horaire mon objectif principal, j'essaie d'interpréter ces graphiques au mieux..

Décidément, heureusement que tu es là.. Il n'y a malheureusement aucun statisticien autour de moi et donc personne qui ne puisse m'aider dans mes débuts..

Par moyenne heure par heure tu entends "moyenne sur les jours pour une heure ??"
Ex :Lundi 9h : 10personnes, Mardi 9h : 12, Jeudi 9h : 8 ==> Moyenne 9h = 10 pour la semaine 1 etc...
Et on comparerait les moyennes pour chaque semaine ? ou alors on compare la moyenne de 8h avec celle de 9h, etc... Ce dernier cas me donnera une courbe similiraire à celle du dessusil me semble..(elle ne représente pas la moyenne mais la somme des frequentation quotidienne à telle heure sur un mois...y mettre les moyennes ne serait que diviser l'ordonné par le nombre de jour, ce qui ne changera pas l'allure)

Ainsi je pense qu'il me faudrait plutot comparer la frequentation à la meme heure suivant différentes semaines.. Mais ce qui m'intéresse principalement c'est de comparer la fréquentation selon l'heure pour une meme période (journée ou semaine)..

Recommencerais-je à être confus ??

Merci pour tous ces précieux conseils..
Je me suis lancé dans la lecture de cours sur les séries chronologiques.. C'est peut-être des stats très "simples" quand on a l'habitude mais il y a tout de même beaucoup de choses qui entrent en compte et il faut tout de même des notions de probabilité pour tout comprendre
Je pense qu'avec ça je devrais pouvoir exploiter mes données..
J'avance autant que possible et je reviens par ici.. Je pense que je n'ai pas fini de poser des questions ^^
En tout cas ce forum est vraiment agréable et on y obtient de bonnes réponses très rapidement (y) Chapeau !

Et merci Gerard, super boulot

Les modélisations à base de loi normale... A voir mes graphiques, la fréquentation ne suit pas une loi normale.. ^^ Pourquoi parles-tu de ça ?

Je lis un cours d'un institut de Statistique Belge que je trouve bien fait..
D'ailleurs je préfererais qu'il y ait un contenu un peu plus sérieux et complexe dans mes analyses car mon rapport en sera d'autant mieux noté.. Je vais essayé de modéliser ce que j'ai avec des séries chronologiques pour voir si je peux prévoir la fréquentation pour tel jour à telle heure. Ce serait idéal...
Mais bon, mon stage ne durera pas étenellement.. le temps presse ^^ Il me faut aller dans la bonne direction

En résumé, j'ai intérêt à trouver une variable gaussienne et plus vite que ça... Bon je vais jeter un oeil ^^

^^ C'est vrai qu'avec un echantillon assez grand on tend vers une gaussienne.... pffiou... j'en oublie mes cours

Bon bon.. me revoilà ^^...
Gerard, tu m'as suggéré de me renseigner sur les statistiques "prédictives" et les séries chronologiques ce que j'ai fait et je pense que cela va effectivement dans le sens de ce que je cherche à faire.
J'ai maintenant un soucis avec l'application de méthodes sur ces séries chronologiques. Je poste mon graphique ici, dites moi si vous trouver q tel que le trend en t soit linéaire sur [t-q ; t+q] ^^
NB : Le trend est une fonction définit par un nombre fini de paramètres (généralement une fonction lisse du temps).. Si je comprends bien, le trend semble représenter la tendance moyenne de variation..

Merci beaucoup

Merci pour ces explications claires et détaillées. Cela ne m'empechera pas d'avoir encore des questions (et oui, les mathématiques sont sources d'innombrables questions ^^) mais j'y vois bien plus clair grâce à ton aide.

Euh, encore une toute petite question ^^

Avec tout ce que vous avez vu plus haut (mes courbes, mes données...) voyez-vous une possibilité d'effectuer une Analyse de la variance (ANOVA) ?? Car c'est quasiment la seule chose qu'on ait vu en cours (mais comme trop souvent en cours, on ne voit que des cas parfait où tout suit les lois qu'il faut bien comme il faut...) Peut-on appliquer ce genre de chose ici (bien que je ne vois rien qui suive une loi normale) ?

Merci

Je me suis mal exprimé Ou plutôt j'ai oublié une précision ^^
J'analyse la fréquentation de 2 lieux distincts, tous les éléments ci-dessus correspondent à un même lieu, mais j'ai également des chiffres pour un 2eme lieux (les courbes de fréqentation quotidienne se ressemble beaucoup d'ailleurs à cela près que le 2eme lieux est toujours plus fréquenté donc on a environ la même courbe mais translaté un peu plus "haut" )

Ma question est donc, peut-on faire une ANOVA entre les echantillons Lieu1 et Lieu2 ?

Je sais bien qu'en statistique on est sensé analyser et trouver des choses en fonction des données et non tenter d'appliquer telle méthode coute que coute.. Seulement ça c'est en statistique... Pour ma part, je ne dois pas considérer la statistique (et c'est malheureux) mais plutôt ce qu'on attend de moi..

Hello, me revoilà

J'ai du saisir pas mal de données d'où mon absence ^^
Si vous vous souvenez encore de mon problème (surtout Gerard xD), voici la suite ^^
J'ai effectuer une regression comme Gerard me l'a conseillée et je trouve (en reprenant son écriture) F1 = a*F2 + b où a = 1,3 et b = 33
Le coefficient de correlation entre mes deux séries de fréquentation est 0,886 donc plutôt proche de 1.. Que signifie cela concrètement ? Qu'effectivement mes deux séries sont liées ?? Car en réalité, je crois plutôt que mes deux séries sont liées à la date et que c'est ce 3eme facteur qui relie mes 2 séries de données.. Peut-on faire ressortir cela ?
Merci.

les mardis sont tout simplement les débuts de semaine et c'est effectivement la raison des "mini pics".
J'ai vaguement entendu parler de Levene et de Kruskall-Wallis.. Je vais approfondir ça

Bien, après avoir lu plusieurs pages sur le sujet, j'ai effectué un test de Kruskall-Wallis avec mes deux séries de données (avant de comprendre que ce test s'utilise en principe llorsqu'on a au moins 3 séries de données et qu'on le remplace par un test de Mann-Whitney sinon), j'obtiens donc ces résultats :
Chi-deux : 54,90
Deg de liberté : 1
P value : 1,268.10^(-13)
Je sais bien qu'analyser et interpréter ces résultats est ce que je suis sensé faire, mais avant de pouvoir le faire il faut bien l'avoir vu une première fois non ?? Ces résultats sont-ils parlant ?? Je crois avoir compris que la très faible P value est une bonne chose xD

J'ai ensuite effectué un test de Mann-Whitney. A nouveau je suis confronté à un problème, les tables que je trouve ne vont pas plus loin que 10 ou 12 pour la taille des echantillons, or les miens sont de taille 60. Je suppose alors que ma statistique (centré réduite) tend vers une statistique de loi normale(0,1) mais j'obtiens une valeur Z = 7,449 pour ma statistique de test à comparer avec la table de la loi normale.. qui elle ne dépasse pas les valeurs 4,00 pour Z (et la probabilté vaut alors déjà 1.00 ...)