Prouver qu’une hypothèse est fausse.

Bonjour,

Ma question peut être semble un peu vague, mais je vais essayer de donner un maximum de détail, Je suis en train de réaliser une petite étude à propos de l’écoulement de l’eau dans une commune, c’est-à-dire la quantité de l’eau consommer, une ancienne étude qui disent que cette consommation est lié au temps, et dans ce développement, ce qui est mentionner pour calculer le taux de consommation la capacité des tuyau, ils constatent que cette consommation est lié à un temps moyen, par contre ce que j’ai remarqué qu’ils sont lié mais pas d’une façon linéaire, car la consommation peut être réduite a son minimum dans un intervalle de temps environ 01.00 jusque 04.00 du matin par exemple, et elle peut toucher son max vers 17.00 jusqu’à 20.00 du soir.

Alors ma question si j’ai bien expliqué la situation est comment prouver que l’ancien supposition (temps moyen) est fausse et ça ne marche pas dans ce cas ?

Est-ce qu’on peut prouver la nouvelle supposition par simulation ? si oui, comment ?

Merci.

Bonjour,

Le titre de ton topic porte à confusion. "Prouver une fausse hypothèse", ce n’est pas possible (pas avec un raisonnement correct en tout cas ). Ce que tu cherches à faire, c’est plutôt "Prouver qu’une hypothèse est fausse".

Je n’ai pas compris ce que dit l’étude dont tu parles. Est-ce que tu pourrais donner un lien vers cette étude, ou au moins vers son résumé ?

J’avoue que je comprend pas trop ou tu veux en venir. Ceci étant dit, c’est pas parce que la consommation d’eau varie au cours de la journée qu’on peut pas en faire une moyenne quand même. Ou j’ai rien compris

Salut,

@ Emel : merci, pour la correction.

l’intérêt principale de cette étude et de trouver une solution pour éviter le maximum quelques pannes comme les fissures et parfois des pannes grave sous forme d’explosion des tuyau de l’eau potable, (je vais essayer de simplifier le problème en réalité c’est un peu compliqué, en tout cas je vais formuler mon soucis).

Ces pannes son causées principalement par une quantité de l’eau injecter avec une certaine pression dans un tuyau, ce dernier est remplis par un pourcentage en fonction de sa capacité, tout simplement la quantité injecter avec une forte pression plus la quantité qui est déjà dans le tuyau, son supérieur à la capacité du tuyau, ce qui cause des pannes. Une étude qui a été déjà faite et implémenter, j’on ai aucun document à propos jusqu’à ce moment pour vous fournir plus de détails, ce qui est implémenter des petits programmes qui calculent les variations de la capacité d’un tuyau en fonction d’une durée moyenne qui est fixe. Exemple on trouver 15% qui est vide du tuyau t0 chaque 15 min.

En réalité ce n’est pas le cas, car d’après ce que j’ai constaté jusqu’à le moment qu’il s’agit pas d’une variation par rapport au temps d’une façon linéaire. Donc ma question est : comment prouver que l’hypothèse du temps moyenne, ça ne marche pas ?

Merci.

Si l’ancienne étude disait : "La consommation d’eau est liée au temps", alors cette ancienne étude est juste. Tu ne pourras jamais prouver q’elle est fausse. La formulation "La consommation d’eau est liée au temps" est suffisamment floue, elle veut dire tout et rien, elle est vraie.

On peut l’interpréter comme "la consommation d’eau dépend de la météo" : ce qui est vrai.

A priori, il faut l’interpréter comme : "la consommation d’eau dépend de la tranche horaire" : ce qui est vrai aussi.

Par contre, si l’étude est plus précise, si elle donne des chiffres, si elle donne des formules du type Consommation = f(heure) avec des précisions sur la fonction f, alors, tu peux éventuellement prouver que les chiffres sont faux.

Merci elegance ,

ma question est : est ce que je peux prouver que les résultats seront plus précises , lorsqu’on suppose que la consommation dépend de la tranche horaire et non pas a une durée moyenne sans réaliser une étude ?par simulation peut être !!!

merci

Il faut bien choisir les mots. Tu ne peut pas dire " Telle étude X est fausse, et telle autre étude Y est correcte".

Forcément, toute étude fait des impasses. Tu pars d’une étude X qui prend toujours les mêmes valeurs. Sans prendre en compte la tranche horaire, sans prendre en compte la saison.

Tu dis que c’est faux, et tu proposes de prendre en compte la tranche horaire, mais pas la saison. Et tu dis " l’étude X est fausse , la mienne est juste".

Dans un an, un autre reprendra ton travail, et il dira : "L’étude de Tchiko23 est fausse, il faut prendre en compte la saison"…

Et dans 2 ans, encore un autre reprendra toutes les études déjà faites, et dira "Toutes ces étuces sont fausses", il faut prendre en compte le jour de la semaine, le dimanche est atypique par rapport aux autres jours.

Toutes les études sont justes, ou toutes sont fausses… Il faut juste que tu dises : Ma nouvelle étude est plus précise, elle prend en compte la tranche horaire. Et il faut aussi que tu prouves qu’en prenant en compte les tranche horaires, ça améliore vraiment les résultats.

D’accord elegance vos poste sont toujours clair et riche.

Merci cousin.

La simulation peut effectivement te permettre de faire cela, si tu as assez d’informations sur la situation réelle : géométrie et matériaux des tuyaux, débits en entrée… Je suppose qu’il existe des logiciels spécialisés pour ce type de calcul (mécanique des fluides).

Si tu prends en compte la réalité de manière plus précise (avec tes tranches horaires), les résultats seront très probablement plus précis. La question est : cette précision est-elle utile ? Ce sera le cas si tu peux utiliser tes résultats pour expliquer un phénomène que l’étude précédente ne peut pas expliquer (par exemple : le tuyau a cassé ce jour-là car la quantité injectée entre 17h et 20h dépassait sa capacité, alors que si on prend la moyenne sur toute la journée, on ne retrouve pas ce dépassement de capacité) ou si tu peux effectuer de meilleures prédictions (par exemple : vu son diamètre/son matériau/le nombre d’habitants qu’il alimente, le tuyau de la rue Machin est plus fragile que les autres et probablement en moins bon état).

Dans tous les cas, la simulation reste un modèle qu’il faudra comparer à la réalité.