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Ce modèle est une analyse prédictive de la consommation d'énergie renouvelable en France. Il a pour objectif de prédire la consommation d'énergie à partir de diverses sources renouvelables, en se basant sur des données historiques et des facteurs environnementaux et économiques.
Bias, Risks, and Limitations
En utilisant la régression linéaire, le modèle peut présenter des limitations dans la capture des relations non linéaires ou complexes entre les variables. Il peut également être sensible aux outliers et aux problèmes de multicollinéarité. Le risque principal est de surinterpréter les coefficients de régression ou de mal appliquer le modèle à des situations où les relations sous-jacentes ne sont pas linéaires. De plus, les données historiques sur lesquelles le modèle est construit peuvent comporter des biais inhérents, limitant ainsi la généralisabilité des prédictions à de nouveaux contextes ou périodes. Une attention particulière doit être accordée à l'interprétation des résultats et à leur application dans des scénarios de politique énergétique.
Training Data
Le modèle a été entraîné sur un ensemble de données historiques s'étendant de 1965 à 2021, incluant divers indicateurs énergétiques et socio-économiques en France. Les variables spécifiques comprennent la consommation de charbon, de combustibles fossiles, de gaz, la production d'énergie solaire, éolienne et hydroélectrique, la consommation d'huile, la production nucléaire, le PIB par habitant, l'espérance de vie, la population totale, la population urbaine et rurale, et la mobilité des énergies renouvelables. Ces données détaillées offrent une vue des facteurs influençant la consommation d'énergie renouvelable.
Training Procedure
La procédure d'entraînement a utilisé le package Statmodel pour mettre en œuvre une régression linéaire. Cette approche a été choisie pour modéliser la relation entre les variables indépendantes, telles que la consommation de différents types d'énergie et des indicateurs socio-économiques, et la consommation d'énergie renouvelable. Le processus a inclus un nettoyage rigoureux des données, une vérification de la colinéarité entre les variables, et l'application de techniques statistiques pour valider les hypothèses de la régression linéaire. L'accent a été mis sur la compréhension et l'interprétation des coefficients de régression pour fournir des insights pertinents.