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Voila voila..Etant en vacances pre-partiels, je suis sensé reviser quelques matieres, et ce activement si je ne veux pas me refaire une license.
Mais voila. Je n'ai pas envie. Et quand je n'ai pas la motivation, je me motive a chercher des occupations qui me passeront le temps et me donnent une excuse pour ne pas bosser... Et l'econometrie etant ma matiere principale, et la detestant, je me suis mis en tete pour m'occuper, de chercher, grace a Eviews, un logiciel d'econometrie, les coefficients exacts des facteurs influencant les titres et les rangs. Du coup, en notant les 2 données accessibles sur les profils : le nombre total de posts, et la moyenne (qui donne donc l'ancienneté en jours, en faisant total de posts/moyenne), j'ai tenté de voir lesquels influencaient le plus, et dans quelles proportions. Il manque evidemment la donnée sur la frequence de postage, puisqu'il semblerait que ce facteur soit aussi tres important. Il faut donc relativiser chaque resultat. Au passage, si quelqu'un a une idée de comment formaliser la frequence, ca m'interresse. Il m'a aussi fallu chercher comment formaliser les titres. J'ai essayé quatre methodes : [list=1][*]Le titre de Dieu supreme correspondait au chiffre 4, Dieu superieur 3, dieu 2 et demi dieu 1[*]Le titre de Dieu supreme = 100, dieu superieur 75, dieu 50 et demi dieu 25[*]Le titre de Dieu supreme = 10000, dieu superieur 1000, dieu 100, et demi dieu 10 [/list=1] Si vous avez une meilleure idée, n'hesitez pas, car ces trois methodes donnent des resultats completements differents. A present, voici les resultats obtenus : Premierement, l'anciennete influe beaucoup plus que le nombre de posts, sur les rangs en tout cas. Cela est prouvé autant par les graphs que par les resultats chiffrés. Toutefois, avec les graph, il semblerait que plus on se rapproche des meilleurs rangs, et plus l'anciennete prime sur le nombre de posts, et inversement, jugez en par vous meme : On se rend mieux compte du fait qu'il suffit de quelques jours en plus pour compenser une enorme difference de posts en moins sur ce graph Enfin, le fait que l'ancieneté ait une tres forte influence pour les plus hauts rangs (donc forcement pour les Dieux supremes) peut aussi etre remarquée sur ce graph , dans le cadre en haut a gauche. En ce qui concerne l'influence de l'ancieneté et des posts pour les titres, c'est plus difficile a comprendre grahiquement, etant donné qu'a part les dieu supreme (et peut etre dieu superieur), les autres groupes sont trop melangés les uns aux autres dans les rangs (je veux dire par la que des dieux sont mieux classés que des dieux superieurs, qu'il y a des dieux au fond du classement avec des demi dieux, etc etc...) J'ai donc avec ces données tenté d'en sortir une equation, du type : Titre (ou rang) = A + B*ancienneté(en jours) + C*Total des posts, ou A, B, et C sont des constantes quelconques. Voila les resultats bruts : Pour les titres : -Dans le cas ou les titres sont formalisés de 4 à 1 : Titres = -2,931167 + 0,005447*Ancienneté + 0,000269*Total des posts Avec une probabilité de Fisher nulle, et pour chaque coefficients des probabilités de Student nulles aussi. Le R² = 0,403206 et le R² corrigé = 0,3968 Par contre, le gros inconvenient semble venir du S.E. of regression (qui si je me rappelle bien doit etre l'ecart type estimé du modele, mais j'en suis pas sur a 100%=) qui est de 0,844122. Vu que mes titres varient de 1 en 1, j'ai comme l'impression que j'ai un ecart type bien trop fort pour que l'equation soit fiable, mais comme les notions d'ecart type et moi, ca a toujours fait 4, j'aimerai bien qu'un statisticien m'apporte son aide. -Dans le cas ou les titres sont formalisés de 100 a 25 : Titres = -73,27919 + 0,136169*ancienneté + 0,006730*Total posts Avec toujours les memes proba nulles (ca parrait evident), un R² = 0,403206, et un S.E. of regression de 21,10 (donc si j'ai le meme raisonement, toujours pas terrible...) -Dans le cas ou les titres sont formalisés de 10000 à 10 : Titre = -10972,76 +12,62587*Ancienneté + 0,900254*Total des posts Avec les proba nulles, R²=0,277618 et S.E. = 2994,426 Bref j'ai comme l'impression que la formalisation de 100 à 25 donne les meilleurs resultats.. On peut alosr a partir de cette equation prevoir en theorie avec plus ou moins d'exactitude soit le nombre de jours avant de changer de titres (a post constant) soit le nombre de posts manquants (a date constante) pour changer de titres. Pour les rangs, on a : Rang = 313,5389 -0,215835*Ancienneté -0,015168*Total des posts Proba nulles, R²=0,324783 et un S.E. de 45,42. Voila pour toutes ces données brutes, qui vallent ce qu'elles vallent (donc a mon avis pas non plus vraiment grand chose). Vous pouvez retrouver tous les graphiques ici[edit : erf en fait ifrance refuse l'acces a un repertoire s'il n'y a pas d'index.html ou s'il ne pointe pas vers un fichier precis, donc si vraiment ac interresse quelqu'un, ce dont je doute fortement prevenez moi je modifierai), ainsi que le recueil des données (datant du 22/04/03) sous format Excel. A present, si de bons mathematiciens/stastiticiens/econometres pouvaient m'indiquer comment mieux m'y prendre, je suis tout ouïe... (il est a noter que je n'ai pas detaillé, j'ai donné ici tous les graphs et les resultats "bruts" plus ou moins, quand j'aurai le temps j'essayerai d'ecrire un post donnant plus d'informations "traitées") P.S. : Ceux qui vont dire : y'en a qui ont vraiment rien a faire se trompent royalement. J'ai plein de choses a faire.... Seulement, je les fais pas
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23/04/2003, 15h22 |
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Pitit Flo -TMP |
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