Update Dataset_study.rmd

Ajout_Code_Troncage

Dataset_study.rmd

@@ -279,7 +279,7 @@ library(stringr)
 E=10
 lambda0=1
 lambda1=2
- 
+max=0 
 
 while (exp(-lambda0*max) > 10^(-9)){
   max = max + 1 
@@ -292,6 +292,11 @@ t=seq(0,max,0.1)
 x=floor(E*log(lambda1/lambda0)+(lambda0-lambda1)*t)
 head(x)
 range(x)
+
+
+
+
+
 s=seq(-15,6,0.1)
 ##tronquer la queue des x (x négatifs)
 A=1/(lambda0-lambda1)
@@ -328,6 +333,76 @@ p
 
 
 ```
+```{r}
+
+library(stringr)
+
+E=10
+lambda0=1
+lambda1=2
+max=0 
+
+while (exp(-lambda0*max) > 10^(-9)){
+  max = max + 1 
+}
+max
+
+ # en fonction de lambda0 tq P(Expo(lambda
+#0)>=max)<10^-9 
+t=seq(0,max,0.1)
+probaseuilmin = 10^-9
+x=floor(E*log(lambda1/lambda0)+(lambda0-lambda1)*t)
+head(x)
+range(x)
+
+
+s=seq(-15,6,0.1)
+##tronquer la queue des x (x négatifs)
+A=1/(lambda0-lambda1)
+B=A*log(lambda1/lambda0)
+proba.s=lambda0*exp(-lambda0*(A*s-B))
+proba.s = proba.s/sum(proba.s)
+barplot(proba.s)
+
+# Troncage à un score minimal
+minXk = as.numeric(x[max(which(proba.s<(probaseuilmin)))]) # On définit la classe pour proba < probaseuilmin
+names(proba.s) = as.character(x)
+proba.s[as.character(minXk)] = sum(proba.s[which(proba.s<probaseuilmin)]) # probabilité de la classe SCORE < minXk
+proba.s = proba.s[which(x>=minXk)] # On ne garde que les scores supérieurs à minXk
+subtitle = paste("lambda0=",lambda0,";lambda1=",lambda1,";E=",E,sep="")
+barplot(proba.s, col="steelblue",xlab="Score",ylab="Probabilité", main = paste("Probabilité d'apparition de chaque score\nLoi géométrique : ",subtitle,sep=""))
+
+barplot(proba.s)
+##trouver 1/lambda en fonction intervalle seq
+## ecart ou rapport entre les lambda qui est le + important ? 
+
+for (lambda0 in c(5,50,500,5000,50000) ) {
+  for (lambda1 in c(2,20,200,2000,20000) ) {
+  probaS_vect=vector(length=length(s))
+
+  for (j in 1:length(x))
+  {
+ 
+    
+    A=1/(lambda0-lambda1)
+    B=A*log(lambda1/lambda0)
+    
+    probaS=floor(E*lambda0*exp(-lambda0*(A*x[j]-B)))
+    # print(s) 
+    probaS_vect[j]=probaS
+  }
+  
+probaS_vect = probaS_vect/sum(probaS_vect)
+print(probaS_vect)
+p <- barplot(probaS_vect, main=str_c("lambda0=", as.character(lambda0), "et", "lambda1=", as.character(lambda1), sep=" "  ))
+p
+}
+}
+
+
+
+```
+
 
 
 Import data of rainfall in France every 3 hours.