series chronologiques cours simplifié

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Qu'est-ce qu'une série chronologique et quelles sont ses composantes ?
Définition.
Une série chronologique Y est une variable statistique dont les mesures sont effectuées à intervalles de temps réguliers.
La série statistique Y est appelée série chronologique.
Elle est notée {y _t} avec t _∈_{1,…,T _}.
Cette méthode simple et rapide consiste, pour chaque période d'observation, à faire le rapport de la moyenne mensuelle ou trimestrielle des données observées pour un mois ou trimestre particulier sur la moyenne mensuelle ou trimestrielle moyenne de l'année.

Comment on fait pour assaisonner une série statistique chronologique ?

On calcule, pour chacune des années, la moyenne et l'écart type.
On trace les points d'abscisse la moyenne et d'ordonnée l'écart type de la même année.
On trace la droite des moindres carrés de ces points. ➢ Si l'écart type est indépendant de la moyenne le modèle est additif.

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Quelles sont les composantes d'une série chronologique ?

Composantes d'une série chronologique : ? la tendance générale (appelée ? trend ?), ? une composante saisonni`ere, ? une composante aléatoire (imprévisible).

Comment représenter une série chronologique ?

Une série temporelle (ou série chronologique) est une suite réelle finie (xt)1?t?n (n ? N?). L'indice t représente une unité de temps (qui peut être le mois, l'année . . . ).
. Exemple 1.2.
. La figure 1.0.1 représente le total mondial des passagers aériens par mois entre 1949 et 1960.

Comment Desaisonnaliser une série chronologique ?

La désaisonnalisation des séries nécessite de mettre en place deux méthodes : une correction de jours ouvrables et une correction de variations saisonnières (encadré).
. La série de créations d'entreprises est désaisonnalisée tous les mois pour être publiée sous forme d'Informations Rapides.

Comment analyser une série temporelle ?

Prédire avec le lissage exponentiel. Les méthodes de lissage exponentiel permettent de prédire une série temporelle seule, c'est-à-dire sans prendre en compte des variables indépendantes.
. Elles se basent sur l'idée que les valeurs les plus récentes devraient avoir le poids maximal pour déterminer les prédictions.

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