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Séries temporelles avec R: Méthodes et cas by Yves Aragon (auth.)

By Yves Aragon (auth.)

Ce livre étudie sous un attitude unique le thought de « série temporelle », dont l. a. complexité théorique et l’utilisation sont souvent resources de difficultés. los angeles théorie distingue par exemple les notions de séries « stationnaire » et « non stationnaire », mais il n’est pas infrequent de pouvoir modéliser une série par deux modèles incompatibles. De plus, un peu d’intimité avec les séries montre qu’on peut s’appuyer sur des graphiques variés pour en comprendre assez rapidement los angeles constitution, avant toute modélisation.

Ainsi, au lieu d’étudier des méthodes de modélisation, puis de les illustrer, l’auteur prend ici le parti de s’intéresser � un nombre restricté de séries afin de trouver ce qu’on peut dire de chacune. Avant d’aborder ces études de cas, il procède � quelques rappels et begin par présenter les graphiques pour séries temporelles offerts par R. Il revient ensuite sur des notions fondamentales de statistique mathématique, puis révise les options et les modèles classiques de séries. Il présente les buildings de séries temporelles dans R et leur importation. Il revisite le lissage exponentiel � l. a. lumière des travaux les plus récents. Un chapitre est consacré � l. a. simulation. Six séries sont ensuite étudiées par le menu en confrontant plusieurs approches.

Ce livre � vacation spot des étudiants, des professionnels et des chercheurs sera particulièrement utile � toute personne ayant reçu une bonne formation théorique sur les séries temporelles mais pour qui l. a. mise en pratique reste resource d’embarras.

Yves Aragon est professeur émérite de l’université Toulouse-1-Capitole

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Ts fournit la syntaxe et de très utiles exemples. Illustrons la fonction en fabriquant différentes séries temporelles. Des principes de simulation sont développés au chapitre 7. 3 (Série temporelle mensuelle) Fabriquons une série mensuelle supposée commencer en février 2005 à partir d’un vecteur x obtenu par simulation de 30 valeurs indépendantes d’une normale de moyenne 2, de variance 1, et dont on ne conserve que 3 décimales. L’unité de temps est l’année et il y a 12 Chapitre 2. R pour les séries temporelles 29 observations par unité de temps.

Year est l’année depuis 1900, isdt est un indicateur de l’heure d’été, il vaut 0 car la mesure a lieu en hiver. Observons enfin que sec est donné au centième de seconde. Une heure POSIX est stockée comme un entier. Par exemple 1268736919 correspond à une heure POSIX, pour une certaine origine et une zone de temps. 2). ). 1 Dans la vie quotidienne, nous lisons les dates comme des chaînes de caractères, mais dans un ordinateur une date (sans heure associée) est un entier. Date() lit une chaîne de caractères comme une date.

67 ... 08333333 = 1/12, c’est-à-dire l’inverse de la fréquence déclarée ; (2) frequency() donne évidemment le nombre d’observations par unité de temps ; et (3) cycle() Séries temporelles avec R 30 permet de repérer la position de chaque observation dans une unité de temps. 08333333 est le temps écoulé depuis le début de l’année, avant l’observation de février. 4 (Série multidimensionnelle) On peut définir simultanément plusieurs séries sur le même intervalle de temps. 67 ... 4780 La fonction ts() crée un objet de type ts ou mts selon que la série est uni ou multidimensionnelle.

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