Mark///M Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 hello ! un copier-coller du mémo 2010 de la FFT voici le nombre de joueurs licenciés en France, leurs classement pour 2010 A+Mark Uploaded with ImageShack.us Citer
Alan89 Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 Le 07/08/2011 à 16:25, Mark///M a dit : hello ! un copier-coller du mémo 2010 de la FFT voici le nombre de joueurs licenciés en France, leurs classement pour 2010 A+Mark Uploaded with ImageShack.us On peut noter que dans chaque série, en visualisant le nombre de classés pour chaque classement, la présence d'un palier pour passer de 30/4 à 30/3 pour les 4èmes séries, de 15/5 à 15/4 pour les 3èmes et de 5/6 à 4/6 pour les 2èmes, sans parler du passage à la série suivante (ex : 30/1 pour passer 30). Citer
K-mille Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 je vais tracer des petites courbes pour montrer ça visuellement Citer
K-mille Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 Voilà : En fait si on met le nombre de classés en échelle logarithmique, on a à peut près une droite Citer
in- Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 Le 07/08/2011 à 16:34, K-mille a dit : je vais tracer des petites courbes pour montrer ça visuellement Les coeff de regression sont significatifs ?? :lol: Citer
K-mille Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 Le 07/08/2011 à 17:02, in- a dit : Les coeff de regression sont significatifs ?? :lol: là ça commence à dépasser mes compétences en stats (K-mille, ingénieur télécom, docteur en informatique, n'a jamais validé son module de stats en un nombre de tentatives indécent...) Citer
K-mille Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 bon je vais tenter une tite régression là-dessus, pour le fun. Ou alors je donne ça à manger à Matlab et je lui colle un QR dessus. Citer
in- Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 Le 07/08/2011 à 17:05, K-mille a dit : bon je vais tenter une tite régression là-dessus, pour le fun. Ou alors je donne ça à manger à Matlab et je lui colle un QR dessus. Le plus facile pour comprendre les regressions, c'est en utilisant Stata si tu peux l'avoir. Sinon je fais tout avec R. ps: faut promouvoir scilab, tu es french non didiou!! Citer
K-mille Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 Le 07/08/2011 à 17:11, in- a dit : Le plus facile pour comprendre les regressions, c'est en utilisant Stata si tu peux l'avoir. Sinon je fais tout avec R. ps: faut promouvoir scilab, tu es french non didiou!! En vrai j'utilise Octave Mais en fait derrière Matlab et Octave c'est des libs d'algèbre linéaire que des collègues à moi font.... Citer
Mr.Bricolage Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 vu de loin, ça a une bonne gueule de loi log-normale Citer
K-mille Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 pour les femmes j'ai la plupart de la courbe avec f( x ) = (2 * x + 10) * exp(( x + 2 ) / 4) mais ça s'écarte un peu aux extremités. J'essaye de mettre un log ou un truc comme ça (genre hyperbole inversée pour le début) pour les hommes... Voilà pour l'instant : Citer
Mr.Bricolage Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 loi lognormale de paramètres mu et sigma2, avec x le classement (partir dans l'ordre décroissant à 40 en échelle linéaire) un petit moindres carrés sur ces deux paramètres devrait le faire (j'ai la flemme de lfaire, fminsearch pour le moindres carrés en matlab/octave) Citer
K-mille Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 "11 utilisateur(s) sur ce sujet" --> WTF ? c'est notre trip modélisation / régression qui attire les foules ?? Sinon, je rappelle ce papier qui a été publié dans la revue "Mathematics and Social Sciences" a été posté ailleurs sur ce forum et concerne une analyse statistique du classement. Citer
K-mille Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 Si des gens veulent jouer, le fichier de données classes.dat : Révéler le contenu masqué # classement hommes femmes 1S 32 24 promotion 33 19 -30 56 20 -15 74 41 -4/6 88 59 -2/6 158 79 0 286 110 1/6 446 177 2/6 557 263 3/6 808 417 4/6 1189 521 5/6 1802 750 15 2981 1121 15/1 5437 1594 15/2 6263 1842 15/3 8089 2669 15/4 10774 3231 15/5 15471 4389 30 17966 6055 30/1 23914 7850 30/2 25920 8929 30/3 31633 9801 30/4 41124 12877 30/5 42866 14231 40 38111 12927 Et le fichier gnuplot : Révéler le contenu masqué set title "Nombre de classes" set ylabel "Nombre de classes" set xlabel "Classement" set key left set logscale y set xtics nomirror rotate by -45 set xtics ( "1ere serie" 0, "Promotion" 1, "-30" 2, "-15" 3, \ "-4/6" 4, "-2/6" 5, "0" 6, "1/6" 7, "2/6" 8, \ "3/6" 9, "4/6" 10, "5/6" 11, "15" 12, "15/1" 13, \ "15/2" 14, "15/3" 15, "15/4" 16, "15/5" 17, \ "30" 18, "30/1" 19, "30/2" 20, "30/3" 21, \ "30/4" 22, "30/5" 23, "40" 24 ) plot 'classes.dat' u 2 w lp lw 3 t 'Hommes', \ 'classes.dat' u 3 w lp lw 3 t 'Femmes' pour passer en échelle linéaire, commentez la ligne "set logscale y" Citer
in- Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 Bon un petit output Stata de la regression : ln(nb de classés) = constante + beta1 * index classement Pour les hommes Source | SS df MS Number of obs = 25 -------------+------------------------------ F( 1, 23) = 896.25 Model | 142.724689 1 142.724689 Prob > F = 0.0000 Residual | 3.66268536 23 .159247189 R-squared = 0.9750 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.9739 Total | 146.387374 24 6.09947392 Root MSE = .39906 ------------------------------------------------------------------------------ lnH | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- index | -.3313431 .0110679 -29.94 0.000 -.3542387 -.3084474 _cons | 11.89536 .1645358 72.30 0.000 11.55499 12.23573 ------------------------------------------------------------------------------ Pour les femmes: Source | SS df MS Number of obs = 25 -------------+------------------------------ F( 1, 23) = 1094.12 Model | 119.15288 1 119.15288 Prob > F = 0.0000 Residual | 2.50476236 23 .108902711 R-squared = 0.9794 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.9785 Total | 121.657642 24 5.06906842 Root MSE = .33 ------------------------------------------------------------------------------ lnF | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- index | -.3027475 .0091527 -33.08 0.000 -.3216813 -.2838138 _cons | 10.59034 .1360642 77.83 0.000 10.30887 10.87181 ------------------------------------------------------------------------------ On peut voir en bas de l'ouput que Stata est content avec les p-values (proches de 0) donc coeff significatifs, et que on a la même valeur pour hommes et femmes: -0.3 Citer
K-mille Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 donc fonction affine pour toi ? Citer
in- Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 Le 07/08/2011 à 18:04, K-mille a dit : donc fonction affine pour toi ? nop, j'ai ln() le nombre de classes dans chaque sexe. On a la meme chose, je voulais juste ajouter ca pour voir la gueule des coeff Pour expliquer un peu ce que Stata raconte: - le premier tableau on s'en fout un peu, c'est des valeurs sur les erreurs (sum of squared errors, etc...) - celui du bas montre les coeff de regression avec le model suivant (y = ax+b ): en y j'ai mis ln(nb classes) donc c'est 'lnH' et 'lnF', en x j'ai numerote les classements c'est 'index', et '_cons' c'est la constante (quand x=0) Citer
K-mille Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 En prenant les coefficients de in- : h( x ) = exp( 11.89 - .33 * ( 25 - x ) ) f( x ) = exp( 10.59 - .3 * ( 25 - x ) ) Citer
in- Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 Ca m'a l'air un peu decale, ca doit etre le 24-x, tu as du faire de 0 a 24, tandis que j'ai fait de 1 a 25 Citer
K-mille Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 Le 07/08/2011 à 18:22, in- a dit : Ca m'a l'air un peu decale, ca doit etre le 24-x, tu as du faire de 0 a 24, tandis que j'ai fait de 1 a 25 voilà, j'ai corrigé Citer
Mr.Bricolage Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 pas si degueux que ça la lognormale pour les mecs hein avec pour paramètres de la loi issus du moindres carrés mu = 1.3968; sigma2 = 0.75436; un graphe vite fait a la machette en ordonnées la pdf en abscisses le classement en unités arbitraires de 40 (gauche) à -30 (droite) en echelle lineaire en bleu les donnees, en rouge le fit Citer
in- Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 Fais plutot ( 25 - (x+1) ) comme tu as 0->24 Citer
Mr.Bricolage Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 Le 07/08/2011 à 18:29, in- a dit : Fais plutot ( 25 - (x+1) ) comme tu as 0->24 y'a pas de zero amigo, ca part de l'ounité ^^ Citer
in- Posté(e) le 7 août 2011 Signaler Posté(e) le 7 août 2011 Le 07/08/2011 à 18:35, Mr.Bricolage a dit : y'a pas de zero amigo, ca part de l'ounité ^^ Yep, c'etait pour k2mille en fait D'ailleurs je suis tombe sur ca :lol: http://www.youtube.com/watch?v=If7u2t36MYY Citer
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