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Traitement et analyse de séries chronologiques continues de ...

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Partie 6 – Chapitre 16 : Test <strong>de</strong>s modèles <strong>de</strong> type multi-régression<br />

L’hypothèse d’une distribution normale est dans l’ensemble à peu près vérifiée. Les<br />

distributions empiriques m<strong>et</strong>tent cependant en évi<strong>de</strong>nce un biais pour les modèles <strong>de</strong> MES <strong>et</strong> <strong>de</strong><br />

DCO à Ecully <strong>et</strong> le modèle <strong>de</strong> DCO à Chassieu. En moyenne les résidus ne sont pas nuls, ce qui<br />

traduit <strong>de</strong>s problèmes <strong>de</strong> sous-estimation ou <strong>de</strong> surestimation. Pour le modèle Mopt DCO à<br />

Chassieu, un eff<strong>et</strong> d’assymétrie est également notable. Les résidus ne présentent pas <strong>de</strong><br />

tendance hétéroscédastiques marquées, à l’exception peut-être <strong>de</strong>s modèles à Ecully, pour<br />

lesquels les résidus sont plus élevés pour les faibles valeurs. Ceci peut être dû à la présence <strong>de</strong><br />

p<strong>et</strong>its événements particuliers conservés dans la base <strong>de</strong> données. En revanche les résidus pour<br />

les gran<strong>de</strong>s valeurs ne sont pas plus élevés. Il est important <strong>de</strong> souligner que, sur la forme<br />

originale <strong>de</strong>s modèles, les résidus sont significativement plus élevés pour les gran<strong>de</strong>s valeurs<br />

(cf. Figures 16.4 à 16.7). Ceci est dû à l’opération <strong>de</strong> détransformation logarithmique qui donne<br />

plus <strong>de</strong> poids aux gran<strong>de</strong>s valeurs.<br />

Afin <strong>de</strong> mieux comprendre les insuffisances <strong>de</strong>s structures <strong>de</strong>s modèles, nous avons étudié<br />

les valeurs <strong>de</strong>s résidus en fonction <strong>de</strong>s variables explicatives. La Figure 16.9 montre l’exemple<br />

<strong>de</strong>s tracés obtenus pour le modèle Mopt MES à Chassieu. Pour les <strong>de</strong>ux modèles <strong>et</strong> les <strong>de</strong>ux<br />

sites, les comportements observés sont similaires <strong>et</strong> ne m<strong>et</strong>tent pas en évi<strong>de</strong>nce <strong>de</strong> tendances<br />

significatives.<br />

log( i<br />

) (kg)<br />

2<br />

1<br />

0<br />

Chassieu - Mopt<br />

MES<br />

-1<br />

2<br />

2 3 4<br />

log10(Vr) (m 3 )<br />

2<br />

log( i<br />

) (kg)<br />

1<br />

0<br />

log( i<br />

) (kg)<br />

1<br />

0<br />

-1<br />

0 1 2<br />

log(Imax) (mm/h)<br />

-1<br />

0 1 2<br />

log10(DTS 30<br />

) (J)<br />

Figure 16.9. Valeurs <strong>de</strong>s résidus transformés (log10) en fonction <strong>de</strong>s variables explicatives ;<br />

modèle Mopt MES ; site <strong>de</strong> Chassieu<br />

16.3.2 Calage <strong>et</strong> évaluation externe<br />

Les résultats <strong>de</strong> l’évaluation externe sont présentés Tableau 16.4. Les performances du<br />

modèle pour les pério<strong>de</strong>s <strong>de</strong> calage <strong>et</strong> d’évaluation sont indiquées. Les valeurs observées <strong>et</strong><br />

simulées <strong>de</strong>s modèles sont présentées Figures 16.10 <strong>et</strong> 16.11 pour les <strong>de</strong>ux pério<strong>de</strong>s,<br />

respectivement pour les sites <strong>de</strong> Chassieu <strong>et</strong> Ecully.<br />

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