Ajustement des séries temporelles à l'aide de modèles basés sur des propriétés statistiques.
Savoir choisir un modèle.
Prévision à court-terme des séries temporelles
Savoir choisir un modèle.
Prévision à court-terme des séries temporelles
Introduction : exemples, vocabulaires, description Modèle de régression Lissages exponentiels : simple, double, Holt-Winters
Etude de la tendance et de la saisonnalité Modélisation des séries stationnaires : AR, MA, ARMA.
Estimation, choix de modèle et prévision Processus non stationnaire : ARIMA et SARIMA Prédiction linéaire : Modèles d'état, Filtrage de Kalman Analyse et prévision simultanées de plusieurs séries chrono
Etude de la tendance et de la saisonnalité Modélisation des séries stationnaires : AR, MA, ARMA.
Estimation, choix de modèle et prévision Processus non stationnaire : ARIMA et SARIMA Prédiction linéaire : Modèles d'état, Filtrage de Kalman Analyse et prévision simultanées de plusieurs séries chrono