Le sujet que je vais poster aujourd’hui ne concerne pas R en soit même, mais l'analyse de données,
je travaille dans l'industrie, et j'ai une liste de variables d'un processus industriel (par exemple le volume de gaz et sa température chaque seconde, la quantité de matière première chaque jour....etc) sachant que dans le site industriel, le régime de fonctionnement varie en fonction de la demande, je veux dire , s'il y a une grande demande , on produit beaucoup sinon on diminue la production( donc même les variables dépends de la demande). je voulais analyser ces variables et faire des calculs probabilistes et des testes statistiques.
Au début, j'ai voulu appliquer la statistique inférentielle habituelle , genre déterminer le model générique d'une variable donnée, après faire des testes sur les paramètres, j'ai voulu arrivé à dire par exemple que ; le volume de gaz est inférieur à une valeur donnée "a" avec une probabilité de 95%, mais ceci étant impossible ( puisque l’échantillon étant pas IID) de mon point de vue.
Cela m'a amené à pensé aux modelés de séries temporelles , puisque la variation de mes variables dépends de temps , mais comme on sait tous , que les modelés genre ARMA ARCH ...etc font de la prédiction à court terme, mais moi, je ne dispose de donnée que une fois , et ce que je ferais maintenant on peut pas le répéter à chaque fois qu'on veut faire de l'analyse ( je suis dans un stage)
mes questions sont suivantes ;
1) Existe-il des modelés probabilistes dans le sens où, on calculera des probabilités en tenant compte de la dépendance de d’échantillon ? moi personnellement je pense au processus de Markov , ie ; définir des état et les probabilité d’appartenir à ces états.
mais si vous avez des idée je suis preneur.
2) Si je dois utiliser les model pour séries temporelles, est ce que le peut travailler avec le pachage Timeseries malgré que le pas de temps pour mes séries est d'une minute , il y a même celle d'une seconde ?
je vous remercie d'avance pour votre lecteur et probablement pour vos réponses !
cordialement
@nouredine