Séries Chronologiques
On retranche `a la série Xt cette tendance et on revient éventuellement `a l'étape 2 pour une seconde estimation du saisonnier. 36. Page 37. 5.5 Prévision des
Chap 4 Décomposition dune série chronologique.
Pour avoir une prévision pour la date T il suffit. - de calculer la tendance à la date T :CT à l'aide de l'expression de la tendance en fonction de t. - puis d
Séries chronologiques (avec R) (Cours et exercices)
6 jan. 2020 Estimation choix de modèle et prévisions ... Une série temporelle (ou série chronologique) est une suite réelle finie (xt)1?t?n.
Prévision à court terme : méthodes de lissage exponentiel
3 jan. 2013 Choisir la méthode de prévision adaptée à une série chronologique ; ... Maîtrise du logiciel Microsoft Excel ® ou OpenOffice Calc ® (savoir ...
Analyse des séries temporelles
Partie I L'analyse classique des séries chronologiques Prévision d'une série chronologique ... C. Prévision par lissage exponentiel de Holt-Winters.
IBM SPSS Forecasting V27
La procédure «Time Series Modeler» à la page 3 crée des modèles pour les séries chronologiques et produit des prévisions. Elle inclut un modélisateur expert
Séries chronologiques - Prévision par lissage exponentiel
Introduites par Holt en 1958 Winters en 1960 et popularisées par le livre de Brown en (1963)
CIGI 2011 Prévisions journalières de séries temporelles
Mots clés – Prévision de la demande journalière lissage exponentiel
Introduction à la manipulation de série temporelle avec R
Il existe le package XLConnect dont la fonction readWorksheetFromFile() réalise l'import de feuilles excel. library(XLConnect). XLdata <- readWorksheetFromFile(
Modélisation et prévision des flux quotidiens des patients aux
21 juil. 2014 Mots clés : Services d'urgences Situations de tension
[PDF] Séries Chronologiques
Le lissage exponentiel simple permet d'effectuer des prévisions pour des séries chronologiques dont la tendance est constante et sans saisonnalité Soit (Xt)
[PDF] Séries Chronologiques
Feuille d'exercices n?1 : Introduction aux séries chronologiques Proposer une prévision pour les mois de Mai et Juin de la 2`eme année avec chacune
[PDF] Chap 4 Décomposition dune série chronologique
Pour avoir une prévision pour la date T il suffit - de calculer la tendance à la date T :CT à l'aide de l'expression de la tendance en fonction de t - puis d
[PDF] Chapitre 1 : Généralités sur les séries chronologiques
Définition : On appelle série chronologique ou chronique une suite (Yt) d'observations chiffrées d'un même phénomène ordonnées dans le temps Notation : Une
(PDF) PROJET DE SERIE CHRONOLOGIQUE Abdi-Basid ADAN
Problématiques : Des modèles de séries chronologiques sont développés pour faire des prévisions dans le but de servir d'outil d'aide à la décision pour les
[PDF] 03 : Séries chronologiques tendances et prévisions
15 mai 2010 · Prenons l'exemple d'une brasserie parisienne dont les statistiques de fréquentation sont présentées dans le classeur Excel intitulé « 1-
[PDF] Prévision à court terme : méthodes de lissage exponentiel
3 jan 2013 · Choisir la méthode de prévision adaptée à une série chronologique ; Maîtrise du logiciel Microsoft Excel ® ou OpenOffice Calc ® (savoir
Exercice 1 A faire avec Excel Nous disposons des températures
Séries chronologiques Exercice 1 A faire avec Excel de chaque modèles et calculer les prévisions pour des horizons 1 ? ? ? 12 On utilise la
Lissage des séries chronologiques Logiciel statistique pour Excel
En matière de prévision ce modèle est assez limité puisque les prévisions sont constantes au-delà de n+1 Lissage exponentiel double Ce modèle est parfois
[PDF] Initiation à lanalyse des séries temporelles et à la prévision
La plupart des méthodes que nous étudierons sont relatives à la prévision de séries chronologiques ("time series") qu'on appelle aussi séries temporelles
![[PDF] Chap 4 Décomposition dune série chronologique [PDF] Chap 4 Décomposition dune série chronologique](https://pdfprof.com/Listes/17/50971-17introduction-series-chronologiques_chapitre-4.pdf.pdf.jpg)
Séries chronologiques 1/5 Chapitre 4
Florence Nicolau 2005 - 2006
Chap 4 Décomposition d'une série chronologique. I.Série désaisonnalisée ou série CVS
1.Définition
On appelle série désaisonnalisée ou série corrigée des variations saisonnières notée série CVS, la
série chronologique Yt à laquelle on a enlevé les variations saisonnières. D Daannss llee ccaass dduu mmooddèèllee aaddddiittiiff :: La série désaisonnalisée est Dt = Yt - St ou encore Dij = Yij - Sj'. D Daannss llee ccaass dduu mmooddèèllee mmuullttiipplliiccaattiiff ::La série désaisonnalisée est Dt =
t t Y S ou encore Dij = 'ij j Y S 2.Intérêts
1) La particularité de la série CVS est que les données de Dt sont directement comparables : on a
enlevé l'effet des saisons et donc le caractère propre de chaque mois on peut donc par exemple comparer les données d'un mois de janvier et celle d'un mois de juillet.2) A partir de la série CVS, on peut réévaluer la tendance par ajustement ou lissage (moindres
carrés ou Mayer sur Dt, ou moyennes mobiles sur Dt ...), afin d'avoir une meilleure estimation de la tendance. La série (Yt) et et la série désaisonnalisée01000200030004000500060007000
Yt série CVS (Yt) et sa tendance (moyenne mobile)150160170180190200210220230
19761977
1978
1979
1980
1981
Yt
Méd mob
Série désaisonnalisée Dt
150160170180190200210
1976 1977
197
8 197
9 19 8 0 19 8 1 Yt
Polynomial (Yt)
(Yt) et sa tendance réajustée150160170180190200210220230
19761977
1978
1979
1980
1981
Yt tendance
Transparent 1
Transparent 2
Séries chronologiques 2/5 Chapitre 4
Florence Nicolau 2005 - 2006
II.Série ajustée et variations accidentelles
1.Série ajustée
La série ajustée, notée , est obtenue en recomposant les deux composantes estimées : la tendance et les variations saisonnières selon le modèle qui a été choisi. t Y D Daannss llee ccaass dduu mmooddèèllee aaddddiittiiff :: = Ct + St ou encore = Cij + Sj'. t YY ij^DDaannss llee ccaass dduu mmooddèèllee mmuullttiipplliiccaattiiff :: = Ct St ou encore = Cij Sj'.
t YY ij^Ce qu'elle représente :
La série ajustée représente l'évolution qu'aurait subi la grandeur observée, si les variations
saisonnières avaient été parfaitement périodiques (s'étaient répétées à l'identique d'une année sur
l'autre) et s'il n'y avait pas eu de variations accidentelles. 2.Variations accidentelles ou résiduelles
D Daannss llee ccaass dduu mmooddèèllee aaddddiittiiff ,, la différence entre la série Yt et sa série ajustée représente les variations accidentelles ou résiduelles : Y t^ t = Y t t Y DDaannss llee ccaass dduu mmooddèèllee mmuullttiipplliiccaattiiff (( 11 ee ffoorrmmee)) ,, la différence entre la série Yt et sa série ajustée Y représente les variations accidentelles ou résiduelles : t^ t = Y t t Y D Daannss llee ccaass dduu mmooddèèllee mmuullttiipplliiccaattiiff (( 22 ee ffoorrmmee)) ,, le rapport entre la série Yt et sa série ajustée Y représente les variations accidentelles ou résiduelles : t^ t t t Y Y Remarque : La seule différence entre les 2 modèles multiplicatifs est le calcul de t..Transparent 3
Séries chronologiques 3/5 Chapitre 4
III.Décomposition d'une série chronologique.
Soit une série chronologique (Yt).
1) On trace le graphe de (Yt) et le graphique des courbes superposées.
2) On estime la tendance Ct, et on la trace.
3) On choisit le modèle de composition : additif ou multiplicatif.
4) On estime les variations saisonnières St.
5) On calcule la série CVS Dt et on la trace.
6) On calcule la série ajustée
Y t^7) On estime les variations accidentelles
tVoir transparent " Etude d'une série »
Une décomposition est correcte (bon choix de tendance dans le cas d'un ajustement, bon calcul de Mp'(t) dans le cas d'un lissage, bon choix de modèle, estimation correcte de chaque composante) lorsque la série ajustée est " proche » de la série Yt.Transparent 4
Document 1
: Ajustement incorrect et ajustement correct d'une série (Yt) et une série ajustée incorrecte.1000200030004000500060007000
19721973
1974
1975
1976
Y^t Yt (Yt) et une série ajustée correcte.
1000200030004000500060007000
19721973
1974
1975
1976
Y^t Yt
Florence Nicolau 2005 - 2006
Séries chronologiques 4/5 Chapitre 4
IV. Prévisions dans le cas où la tendance est ajustéeLorsque la tendance est ajustée (moindres carrés ou méthode de Mayer), on a une expression de Ct
en fonction de t, il est alors facile de faire des prévisions pour les mois suivants :Pour avoir une prévision
pour la date T il suffit - de calculer la tendance à la date T :C T à l'aide de l'expression de la tendance en fonction de t, - puis d'additionner C T et le coefficient saisonnier du mois en question si le modèle est additif, ou de multiplier C T et le coefficient saisonnier du mois si le modèle est multiplicatif. Cela se ramène à poursuivre le calcul de la série ajustée pour les mois suivants.Transparent 5
Document 2
: Exemple de calcul de prévision : t C t S t Yt^ 19721 4228 -16222606
2 4200 8075007
3 4172 17185890
4 4144 -9033241
19735 4116 -16222494
6 4088 8074895
7 4060 17185778
8 4032 -9033129
19749 4004 -16222382
10 3976 8074783
11 3948 17185666
12 3920 -9033017
197513 3892 -16222270
14 3864 8074671
15 3836 17185554
16 3808 -9032905
197617 3780 -16222158
18 3752 8074559
19 3724 17185442
20 3696 -9032793
1977 21 3668 -16222046
22 3640 8074447
23 3612 17185330
24 3584 -9032681
Yt^ = C
t + S t C t = 4256 - 28 t (Yt), la série ajustée, des prévisions pour 1977.1000200030004000500060007000
19721973
1974
1975
1976
1977
Y^t Yt
Une prévision pour le
4° trimestre de 1977
est donc 2681 C 24+ S 4 ' = 3584 - 903
Dans Excel, il a suffit d'étirer les
cellules en ce qui concerne t, C t et . Y t^ S 4 C 24= 4256 - 28 24
Florence Nicolau 2005 - 2006
Séries chronologiques 5/5 Chapitre 4
Florence Nicolau 2005 - 2006
Remarque :
On fait des prévisions en supposant que la tendance va suivre la même évolution (linéaire,
exponentielle, polynomiale...), et que les variations saisonnières seront identiques. On obtient ainsi une estimation de l'évolution de la grandeur observée, on ne peut pas tenir compte des variations accidentelles.Intérêt
On peut faire des prévisions pour l'année qui suit la dernière année d'observation, afin de
prévoir par exemple des investissements.On peut faire des prévisions pour des années qui ont été observées, dans le but de comparer
les prévisions (faites à partir des années précédentes) et les données réelles. Cela permet de
voir l'impact d'un événement (ex : campagne publicitaire, catastrophe naturelle, crise boursière...). V.Lissages exponentiels :
quotesdbs_dbs33.pdfusesText_39[PDF] techniques rédactionnelles pdf
[PDF] techniques rédactionnelles communication
[PDF] techniques rédactionnelles journalistiques
[PDF] techniques rédactionnelles pour les professionnels de la communication
[PDF] techniques rédactionnelles livre
[PDF] traitement intellectuel
[PDF] chaine documentaire bibliothèque pdf
[PDF] programme de technologie 3ème
[PDF] cours technologie 3ème
[PDF] cours bep electrotechnique pdf
[PDF] technologie électrique
[PDF] nouvelle technologie electrique batiment
[PDF] cours electrotechnique cap pdf
[PDF] cours de telecommunication par satellite pdf