Bonjour à tous,
Je réalise actuellement une étude statistique des précipitions. Je voudrait savoir si ma démarche est bonne ou non. S'il y a un biais qqp ou je ne sais quoi
Mes données : les hauteurs d'eaux tombés au déci millimètre près, chaque mois de chaque année depuis 1947.
Je voudrais prévoir, par mois, le volume d'eau de pluie récupérable, avec la marge d'erreur et un taux de confiance.
Pour cela, j'considère X1 la VA qui donne la hauteur d'eau au mois de janvier, X2 au mois de février etc..., je me dis que c'est pas déconnant de considérer que la hauteur, pour un mois donné, doit suivre la même loi avec les mêmes paramètres chaque année.
Voila les résultats:
https://zupimages.net/up/19/27/pvn0.png
1ere colonne, moyenne
2eme, ecart type (assez énorme par rapport à la moyenne)
3eme max
4eme min
Ensuite je voudrais supposer que X1, X2, ..., X12 suivent des lois de weibull avec des param. différents.
Après je veux faire un test de khi2 en tâtonnant les paramètres des lois de weibull pour l'hypothèse nulle en prenant les classes suivantes et avec un taux de confiance de 5%:
https://zupimages.net/up/19/27/8bhb.png
J'ai considéré que les données à partir 1985. J'ai choisi cette date au pif, avec le changement climatique je me dis que ça me biaiser mes hypothèses d'exploiter les données au delà. (On peut se poser déjà la question comment peut on quantifier l'impact des changements climatiques sur ces données) .
Si ca me dit que c'est bon, je valide les paramètres et je calcul les intervalles pour chaque mois pour être sûr à 90% des hauteurs d'eau qui tomberons.
Si c'est pas bon, je test avec d'autre paramètres?
Si c'est pas bon encore, je test avec d'autres classes?
Si c'est pas bon, je prends plus de valeurs?
Si c'est pas bon, je prends un loi exponentielle? (en réalité c'est improbable d'avoir une hauteur d'eau nulle ou quasi nulle pour un mois donné, du moins sur le secteur que j'étudie)
Je fais quoi ?
Edit: je précise, en réalité j'ai les hauteurs d'eau tombées par jour, j'ai ramené ça au mois.