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Comment montrer qu'un processus est stationnaire ?
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 modeliser une série temporelle ?
linéaire est étudié) Donc F(t) = (a t + b) * S(t) Les coefficients a et b de l'équation du trend sont calculés par la méthode des moindres carrés. brute), - Les T(t) sont les valeurs calculées à partir de l'équation du trend. On calcule : Un coefficient correcteur ? = moyenne des Sj sur l'année.
Comment calculer la tendance d'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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Comment montrer qu'un processus est stationnaire ?

La représentation graphique et le tableau de Buys-Ballot. L'analyse graphique d'une chronique suffit, parfois, pour mettre en évidence une saisonnalité.
. Néanmoins, si cet examen n'est pas révélateur ou en cas de doute, le tableau de Buys-Ballot permet d'analyser plus finement l'historique.

Comment détecter la saisonnalité ?

Méthode de la bande : celle passant par les maxima. ? Si ces 2 droites sont à peu près parallèles : le modèle est additif. ? Si ces 2 droites ne sont pas parallèles : le modèle est multiplicatif.

Comment représenter le graphique d'une série chronologique ?

Séries chronologiques : introduction Lorsque l'on représente la série initiale et la moyenne mobile d'ordre 4 sur le même graphique on constate que la courbe des moyennes mobiles représente la tendance.
. On peut interpréter cette courbe comme la moyenne trimestrielle des ventes de l'année qui entoure chaque valeur.

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