Je résous les cubes de Rubik comme passe-temps. J'enregistre le temps qu'il m'a fallu pour résoudre le cube en utilisant un logiciel, et maintenant j'ai des données de milliers de résolutions. Les données sont essentiellement une longue liste de nombres représentant le temps pris par chaque résolution séquentielle (par exemple 22.11, 20.66, 21.00, 18.74, ...)
Le temps qu'il me faut pour résoudre le cube varie naturellement quelque peu de résoudre à résoudre, donc il y a de bonnes résolutions et de mauvaises résolutions.
Je veux savoir si je "deviens chaud" - si les bonnes résolutions arrivent par séquences. Par exemple, si je viens d'avoir quelques bonnes résolutions consécutives, est-il plus probable que ma prochaine résolution soit bonne?
Quel type d'analyse serait approprié? Je peux penser à quelques choses spécifiques à faire, par exemple, traiter les résolutions comme un processus de Markov et voir dans quelle mesure une résolution prédit la suivante et la comparer à des données aléatoires, voir combien de temps les plus longues séquences de résolutions consécutives sont inférieures à la médiane pour la dernière 100 le sont et par rapport à ce qui serait attendu dans des données aléatoires, etc. Je ne suis pas sûr de la perspicacité de ces tests, et je me demande s'il existe des approches bien développées pour ce type de problème.