séries temporelles pour les nuls

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Pourquoi utiliser les séries temporelles ?
L'objectif principal de l'analyse d'une série temporelle est la prévision de ses futures réalisations.
Afin de réaliser cet objectif, une premiére étape de modélisation de la série est nécessaire.
Comment différencier une série temporelle ?
La différenciation se calcule par différences entre les observations consécutives.
L'acronyme ARIMA est descriptif et capture bien les aspects clés du modèle lui-même.
En bref, ils sont : La partie autorégressive prendra en compte les occurrences passées de la série temporelle du modèle.
Comment traiter une série temporelle ?
Lorsque l'on veut traiter de multiples séries temporelles en même temps on parle de problème multivarié.
Des outils existent comme la covariance croisée, qui permet d'évaluer l'influence d'une série sur l'autre à différents intervalles.
Attention cet outil ne peut être utilisé que sur des séries stationnaires.
Pour faire cela, vous faites simplement la moyenne des valeurs sur une même période, ex. la valeur moyenne de toutes les valeurs de janvier, la valeur moyenne de toutes les valeurs de février, etc.
Ceci forme la valeur de la composante saisonnalité, qui est ensuite répété sur toute la ligne de temps.

Les séries temporelles recouvrent un large éventail de phénomènes de la vie réelle et se retrouvent dans de nombreux domaines. Une série temporelle, cela peut Autres questions

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Mathématiquement une série temporelle c'est une série de données indexée par le temps. L'analyse et la prédiction de ces séries sont donc d'un intérêt primordial pour certaines industries ou secteurs d'activités car concrètement prédire une série temporelle c'est prédire le futur.

Comment modeliser une série temporelle ?

Modélisation de série temporelle Une fois la série simplifiée on utilise un algorithme de machine learning, ici on utilisera un modèle linéaire.
. La dernière étape consiste à inverser les transformations pour remettre les prédictions dans le même contexte que la série initiale.

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.

Pourquoi on déflater une série temporelle ?

Pour observer l'évolution réelle de l'activité économique, de la production comme de la consommation, il est donc nécessaire de tenir compte des effets de l'inflation, c'est à dire déflater.

Pourquoi décomposer une série temporelle ?

Décomposition d'une série temporelle L'objectif principal de l'analyse d'une série temporelle est la prévision de ses futures réalisations.
. Afin de réaliser cet objectif, une premiére étape de modélisation de la série est nécessaire.

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