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Petit Up de fin de Week end!
Bonne soirée à toutes et à tous!

Bonjour à tous, J'aimerais tracer une droite de régression (comme définit ici et ici ). J'ai déjà essayé une regression linéaire logarithmique avec le modèle suivant : y=a.exp(bx) pour d'autres raison (voir topic ) qui ne fonctionnait pas (nombres de paramètres insuffisant). Je m'intéresse cette foi...

resalut a tous,

Encore une question : je cherche à évaluer l'erreur du fit pour chaque sous série de point ?
quelle(s) erreur(s) utiliser ? j'ai entendu parler d'erreurs R et p qui correspondraient je pense à la dispersion, ou je ne sais pas trop ....

Merci à tous!

Merci pour les infos.
que veut dire k.sup() ?

et si je récapitule, le test ce fait sur :

si (Y-Ym)/Ym > k.sup(même rapport pour le modèle précédent sur N points)

ou Ym est la solution calculée par le modèle et Y la solution réelle pour le nouveau modèle avec les N+1 points,

Quelques nouvelles sur ce topic : j'ai donc implémenté un algorithme itératif qui essaye de fitter un ensemble de point avec chaque nouveau point expérimental (point par point). Ca marche bien, et je calcule l'erreur comise par l'erreur quadratique moyenne pour l'ensemble des points (N + N+1) de la ...

Euh je dois etre un peu perdu la, le principe de la dichotomie est simple pour trouver f(x)=0, mais tu me recommandes de programmer une dichotomie sur H donc chercher f(x) = H si je comprends bien... mais H est ce qu'on cherche! Vindiuuuuu j'ai du rater un épisode quelque part ! Sinon pour la techni...

Ok merci pour cette réponse!
Si jamais je coince je posterais ici,
Si tu as le temps pour regarder pour la sélection automatique des sous séries, et que tu juges de la robustesse de la méthode que j'ai developpé, ce serait chouette.

Merci encore!

Rebonjour à tous, Un petit d'aide concernant la réponse précédante (robustesse du modèle ? autre solution? faut-il que je fasse un nouveau topic concernant ce problème qui n'a rien a voir avec le fittage?) et l'application des méthodes de minimisation de la fonction serait la bienvenue. Concernant l...

Et en ce qui concerne ma question sur la détermination automatique des sous séries ? avez-vous jeté un oeil à ma méthode, j'ai peur qu'elle soit un peu "folklo" mais bon... je rencontre également un problème avec les autres jeux de données (A trop grand -> exp(A...) = Inf, dois-je "réduire" les donn...

Est-ce que ca répond bien à mon problème ? (aka déterminer automatiquement les sous ensemble de données décrits par exemple ?) Sinon, c'est vrai que ca à l'air plutot chouette (carérment!), mais je ne peux malheureusement pas utiliser cette toolbox car j'ai besoin, pour la suite de mes travaux de po...

Bon, cette méthode semble marcher plus ou moins, je ne l'ai pas encore utilisée "en détails"... J'ai un autre problème qui est apparut en appliquant le fittage sur d'autres jeux de données... En effet, le A deviens rapidement énorme, (je rappelle A = exp(mean(log(Y-H)) - B*mean(X))) et je me retrouv...

Merci pour tout ces détails! As-tu une idée sur la méthode à utiliser pour déterminer de manière automatique ou pseudo-automatique (suivant quelles contraintes) les sous-séries ? Je poste mes courbes qui sont identiques aux tiennes (heureusement!) suivant les H que tu as fourni : http://porings.free...

Merci BQss!

une réponse à 7h du mat'! dis donc c'est dur pour un dimanche! :-P Mais un grand merci quand meme!

J'ai parcouru ton post, et il est clair qu'il faudra que je my attarde pour tout comprendre, mais ca sent bon en tout cas.

Si je vois que je bloque je reposterais ici...

Voici l'ensemble des données : #dates 1901 1911 1918 1924 1930 1934 1954 1958 1966 1981 1988 1991 1992 1994 1996 1999 2002 2005 2006 #Records 1080 1060 1060 1040 1030 1020 1010 1000 995 993 992 990 986 985 984 979 978 977 977 Et en colonnes : #dates #Records 1901 1080 1911 1060 1918 1060 1924 1040 1...

Oui le += existe en octave, y a pas de soucis... plutôt bizarre tout ca...! je vais essayer avec le ^ voir ce que ca donne. Sinon concernant la regression expo, ou est mon problème avec la formule cité par BQss ? A et B sont-ils bien calculés ? je ne vois pas d'erreur ? B = cov(X, log(Y)) / V(X) et ...

sympa! Alors la je vais faire des suppositions : Je suppose que tu me donnes l'algo de base de la régression linéaire la (tu as voulus écrire y = alpha*X + K en bas ?) Ou faire intervenir les exponentielles ? le lien avec les exponentielles est : log(y)=log(A)+B.X ou alpha = B et K = log(A) ? Je me ...

Bon finalement, ca fit pas des masses, j'en conclut que je me suis probablement trompé dans l'implémentation de l'algorithme... déjà je vous montre le résultat qui n'est pas tip top : http://porings.free.fr/hup/graphic1.JPG et ensuite le code associé, basé sur l'équation décrite par BQss, avec : X =...

Ca y ait j'ai établit le model, et ca marche bien!
Merci!

Par contre le rendu est pas tres 'smooth' (nombre de points insuffisant)... Peux ton interpoler les points (c'est déjà ce qu'on fait!) pour que le rendu soit plus smooth ?

Merci pour ces informations, c'est très clair (enfin je le pense, je vais commencer la modélisation aujourd'hui) mais ma question était plutôt : Comment, à partir d'une série, déterminer de manière 'automatique' (ou suivant certaines contraintes) les sous séries ? (fittables par la regression linéai...

Bonjour tout le monde, En relisant le truc je me dis que je me suis peut etre mal exprimé : en fait dans l'exemple qui n'était pas très clair que je vous ait mis en haut, on constate que pour chaque série (1,2,3 ou 4) on fit 'plus' que la tendance "générale" de la courbe, mais les sous-tendance (si ...