Description

Introduction : exemples, vocabulaires, description 

Modèles de régression 

Décomposition des séries chronologiques 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. 

Extension aux séries non stationnaires : ARIMA et SARIMA. 

Finalité

But du cours : 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

Compétences visées

Être en mesure, à l’issue de l’enseignement, de produire des études statistiques de la validation des données à la rédaction d’un rapport et mettant en œuvre des techniques spécifiques aux séries chronologiques.

Description des modalités d'évaluation

Un examen écrit et un projet personnel sanctionneront la fin des cours. Le projet personnel devra mettre en application les techniques décrites en cours. Il pourra faire l'objet d'un présentation orale.

Prérequis

Avoir réussi les UE : STA102 (Modèles linéaires),  STA104 (Statistique mathématique)  et STA118 (Outils informatiques de la statistique) ou des examens équivalents.