Salut,
un de mes clients a l'objectif suivant:
Sur la base de différents prédicteurs (état de santé, habitudes, ...), ils souhaitent construire un modèle permettant de prédire la maladie / la mort. La base de données est constituée de données agrégées sur 10 ans.
Maintenant, ils ajoutent des facteurs économiques tels que GIDB, pays, population ... et veulent prévoir les séries chronologiques. C’est regarder dans l’avenir pendant un ou deux ans et voir comment le taux de morbidité / morbidité évolue avec le temps en modifiant les prédicteurs et les facteurs supplémentaires. Donc, je ne suis pas seulement intéressé par la probabilité de décès pour un paramètre spécifique, mais aussi par son évolution dans le temps.
Je me demande si nous avons déjà des exemples de données que je pourrais utiliser pour jouer avec les données et comprendre les différentes options de méthodes et de modèles avant de pouvoir parler au client.
D'un point de vue économétrique, j'utiliserais probablement une sorte de modèle autorégressif ou VARMAX (mais ce serait plus difficile à faire avec JMP)
Merci pour vos suggestions (et / ou données, journaux, ...),
Martin
Martin,
Vous avez raison - ce serait mieux avec des modèles autorégressifs. Mais vous voudrez peut-être essayer des modèles de fonction de transfert http://www.jmp.com/support/help/13-2/Statistical_Details_for_Transfer_Functions.shtml#428769
Il existe un exemple de jeu de données, SeriesJ, dans JMP, qui a été utilisé initialement par Box et Jenkins . (À titre de mise en garde, j'ai eu du mal à créer un modèle de fonctions de transfert comportant plusieurs séries d'entrées, comme vous l'avez décrit.)
Jian
