Analyse des séries temporelles dans R. Time series analysis in R.
13 videos • 1,707 views • by Entrepreneuriat, Recherches et Conseils Dans cette playlist, nous avons vous montrer comment faire une analyse des séries temporelles. Les séries temporelles sont des observations qui sont associées ou réalisées à un intervalle de temps donné. Ce temps peut être en secondes, minutes, heures, jours, semaines, mois, trimestre, semestre, années, etc. Une série temporelle est caractérisée par 1.une tendance (croissante ou décroissante) 2.une composante saisonnière (pic ou creux) se répétant le temps 3.composante résiduelle: observations aléatoire indépendante de la tendance et de la composante saisonnière 4.composante cyclique : pics ou creux ne se répétant avec une fréquence fixe. L'analyse des séries temporelles doit se faire avec beaucoup d'attention car la tendance, la saisonnalité et le cycle peut fausser les analyses. Nous allons alors présenter les analyses particulières à faire sur les séries temporelles. Les modèles de prévisions seront présentées. D'autres analyses comme la causalité, la cointégration, modèle à correction d'erreurs, modèle de vecteur à correction d'erreur, ect. seront aussi présentées. Notre objectif est contribuer au partage des connaissances partout dans le monde. #analysedesseriestemporelles #predictiondesseriestemporelles #previsiondesseriestemporelles. Vous avez suivi nos tutoriels qui vous montrent pratiquement comment tirer parti des nouvelles technologies pour résoudre vos différents problèmes (recherches, prise de décision, analyse des données, analyse du texte...); souhaitez-vous valider vos connaissances par un certificat? Tout cela est possible avec Elan Consult, des examensde certification permettant de pratiquer les acquis sont possibles. Des liens de certification seront mis en ligne. Elan Consult dispose plus de 11 ans dans le domaine de formation. Toute infrmation : elanconsult2011@gmail.com.