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Comment analyser des séries temporelles ?
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.
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 calculer la tendance d'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.
Une série temporelle Yt (t=1,2) est dite stationnaire (au sens faible) si ses propriétés statistiques ne varient pas dans le temps (espérance, variance, auto-corrélation). Un exemple de série temporaire stationnaire est le bruit blanc.

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Comment tester la stationnarité d'une série temporelle ?

Une série temporelle Yt (t=1,2) est dite stationnaire (au sens faible) si ses propriétés statistiques ne varient pas dans le temps (espérance, variance, auto-corrélation).
. Un exemple de série temporaire stationnaire est le bruit blanc.

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.

Pourquoi les séries temporelles ?

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.

Pourquoi Decomposer 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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