comparaisons de séries temporelles

[Mathilde Martin]

Bonjour, j'aimerais savoir qu'est ce que je pourrais faire comme test ou regression ou autre pour montrer que les deux tendances que j'ai obtenu avec une analyse de serie chronologique (procedure X11) sont bien differentes ou sont les mêmes. C'est pour demontrer qu'avec des unites de mesures differentes ont obtient pas les mêmes tendances. Ca se voit à l'oeil nu mais un test ou autre qui le prouverai que l'allure des deux courbes sont differentes ou similaires serait parfait donc si vous avez des idées je suis preneuse. Merci par avance
Cordialement

[E.V. Dennst]

Ca se voit à l'oeil nu

Moi je ne vois rien.

[Mathilde Martin]

oui je sais mais c'est pas voir les courbes qui m'interese mais savoir qu'est ce que je peux faire comme test ou autre pour demontrer que l'allure des tendances est differente.

[Brzgyew]

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[Logez Maxime]

Bonjour,


Je n'ai pas la solution a ton problème, mais je ne suis pas convaincu par la corrélation comme test de la similarité de tendance, a mon avis tu tombes dans des problèmes de statistiques temporelles et il doit surement exister des méthodes adaptées pour ce genre de problèmes.

Maxime

[Mathilde Martin]

J'ai calculer la correlation elle est de 95% mais ca ne montre pas que les deux courbes n'ont pas la même allure.

[Nicolas Péru]

il faudrait préciser un peu plus ce que tu entends par tendance. En fait il faudrait que tu expliques ce que tu cherches à savoir, est ce simplement le fait que une des courbes soit au dessus de l'autre? Est ce que c'est les pentes des courbes (globales ou ponctuelles)? Et première chose, il serait intéressant de savoir comment as tu obtenu ces courbes exactement (la procedure X11 ce n'est pas très parlant pour moi)?
Je me pose une question quant à tes données car je ne vois pas en quoi un changement d'unité de mesure pourrait affecter les tendance puisque des unités équivalentes ne peuvent se différencier qu'à un facteur près, ce qui ne devrait pas affecter le signe des pentes. De fait, tes données ne seraient pas si différentes ou alors c'est qu'une des unités n'est pas bonne. Enfin, bref je ne vois pas bien en quoi consiste tes données.
De plus maxime a certainement raison car rien qu'en observant tes courbes on voit par exemple que concernant la courbe bleu, la pente est négative pour l'année 2005, puis positive pour l'année 2006...

[Mathilde Martin]

Alors, les deux courbes sont censé représenter la meme chose mais dans deux unités differentes par exemple l'une est un poids et lautre un nombre d'animaux. Je ne cherche donc pas a montrer que l'une est au dessus de l'autre mais que les pentes des deux courbes sont differentes.
Mes données sont confidentielles.
Sinan pour la procedure X11 c'est une desaisonnalisation que l'on effectue sous sas.
proc X11 data=x;
var x1;
monthly additive start=NOV2003 tdregr=test;
output out=y E1=y1 D10=saison D12=tendance D13=irregularite ;
run;
Voila

[sysocottaph]

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[Mathilde Martin]

Je ne voit pas ce que tu veut dire par differences premiere. Je n'ai pas besoin de differencier mes séries.

[Eric Pagot]

Bonjour,

J'aurais tendance à penser qu'il faut utiliser un test de mesures répétées : il y a deux groupes (les deux courbes), des mesures répétées dans le temps (donc une variable temps).
Ensuite, il faut faire un test avec les variables : groupe, temps et leur interaction.
si p est significatif pour :
le temps : les mesures varient avec le temps
le groupe : les mesures sont différentes selon les groupes
l'interaction groupe:temps : les évolutions diffèrent dans le temps selon les groupes (interaction quantitative ou qualitative).

En tout cas c'est la procédure que j'utilise pour évaluer par ex le poids selon le traitement.

[Mathilde Martin]

Je vous remercie. Pourriez vous me donner un exemple de commande R pour ce test s'il vous plait?

[Eric Pagot]

avec R il faut utiliser la procédure lme du package nlme ou aov en spécifiant une résiduelle. J'ai déjà fait un post là dessus (mesures répétées aov et lm) et les détails ont été précisés par Renaud. Personnellement je pense qu'avec sumary(aov(...)) c'est plus clair pour la présentation des résultats.

[Mathilde Martin]

je n'y arrive pas. voici mes données:

mois Poids traité (%) animaux exposés (%)
nov-03 7,454464151 14,96514218
déc-03 1,144826262 15,25445515
janv-04 5,145646546 7,251554151
févr-04 1,514545445 10,26544584
mars-04 5,266526554 9,154541515
avr-04 4,578562623 9,984738878


J'ai pas mis mes vrais données mais elles sont de cette forme.

Je ne voit pas comment tu ecrit les deux groupes.
Lorsque je fais ca ca ne marche pas.

fm1 <- lme(poids ~ mois*poulet, data = poulet,random = ~ 1)

Je vois pas comment indiquer les deux groupes pour les deux courbes comme vous me l'avez expliqué.

[Renaud Lancelot]

Les données doivent être présentées sous forme de poids individuels, du type

animal poids temps traitement
1 1.2 1 témoin
1 1.3 2 témoin
...
2 1.0 1 traité
2 1.1 2 traité

etc.


un modèle possible s'écrirait alors

Code : Tout sélectionner

lme(poids ~ temps * traitement, random = ~ 1 | animal, data = mydata)


mais il y a bcp de choses à vérifier (la tendance du poids en fct du poids est-elle linéaire,...).

Il y a sur ce forum dans la rubrique "Scripts" un exemple d'analyse de données de croissance. De tes exemples sont également faciles à trouver dans l'aide des packages spécialisés dans ces modèles (nlme, lme4, mlmRev pour des exemples traités,...).

Renaud