Modèles de Prévision, suite

La seconde partie de transparents pour le cours ACT6420 est en ligne. Il s’agit d’un document qui permettra à tout le monde garder des traces, mais je n’entends pas forcément les suivre… Par exemple, ce soir, je propose de jouer un peu avec les données d’incendies à Chicago

> chicago=read.table("http://freakonometrics.free.fr/chicago.txt",
+ header=TRUE,sep=";")
> Y=chicago$Fire
> X1=chicago$X_1
> X2=chicago$X_2
> X3=chicago$X_3
> base=data.frame(Y,X1,X2,X3)

ou une base sur les états américains (cf un ancien billet)

> US=read.table("http://freakonometrics.free.fr/US.txt", + header=TRUE,sep=";")

Sinon, la semaine passée, on avait évoqué la matrice chapeau (dont on reparlera davantage lorsque l’on évoquera la phase de diagnostique). L’idée était de noter que

https://latex.codecogs.com/gif.latex?%20%20%20%20%20\widehat{\boldsymbol{Y}}%20=%20H%20\boldsymbol{Y}

avec

https://latex.codecogs.com/gif.latex?%20%20%20%20%20H%20=%20\boldsymbol{X}%20\left(\boldsymbol{X}^\top%20\boldsymbol{X}%20\right)^{-1}%20\boldsymbol{X}^\top

On peut visualiser cette matrice avec le code suivant

> X=cbind(1,cars$speed)
> M=X %*% solve( t(X) %*% X) %*% t(X)
> Q=matrix(as.numeric(cut(M,c(-10,quantile(M,(1:5)/6),10),labels=1:6)),50,50)
> plot(1:50,1:50,col="white",axes=FALSE,xlab="",ylab="",ylim=c(50,0))
> library(RColorBrewer) 
> couleur=rev(brewer.pal(6,"RdBu")) 
> for(i in 1:50){for(j in 1:50){ points(i,j,col=couleur[Q[i,j]],pch=15,cex=1)}}
> axis(1)
> axis(2)

avec des cases rouges pour les valeurs importantes (et positive) et des case bleues pour des valeurs importantes (mais négatives)



Cite this blog post
Arthur Charpentier (2014, May 15). Modèles de Prévision, suite. Freakonometrics. Retrieved June 22, 2024, from https://doi.org/10.58079/ouvl

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