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Méthodes en séries temporelles et applications avec R
Le logiciel R est actuellement un outil de statistique largement utilisé dans le monde universitaire et en entreprise. Ce livre présente les techniques de modélisation des séries temporelles en utilisant le logiciel R. Il guidera l'utilisateur dans la résolution de problèmes souvent rencontrés...
Enregistré dans:
| Auteurs principaux : | , |
|---|---|
| Format : | Manuel |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Méthodes en séries temporelles et applications avec R / Mohamed Boutahar, Manuela Royer-Carenzi |
| Publié : |
Paris :
Ellipses
, DL 2019 |
| Description matérielle : | 1 vol. (V-316 p.) |
| Collection : | Références sciences |
| Sujets : |
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| 215 | |a 1 vol. (V-316 p.) |c ill., couv. ill. en coul. |d 24 cm | ||
| 225 | 2 | |a Références sciences | |
| 339 | |a Présentation des techniques de modélisation des séries temporelles avec le logiciel R afin de guider l'utilisateur dans la résolution des problèmes. ©Electre 2019 | ||
| 320 | |a Bibliogr. p. [303]-309. Index | ||
| 330 | |a Le logiciel R est actuellement un outil de statistique largement utilisé dans le monde universitaire et en entreprise. Ce livre présente les techniques de modélisation des séries temporelles en utilisant le logiciel R. Il guidera l'utilisateur dans la résolution de problèmes souvent rencontrés lors de la modélisation d'une série en répondant aux questions suivantes : - Quels tests peut-on utliser pour décider si la série est stationnaire ? ; - La non-stationnarité est-elle due à la présence d'une tendance déterministe ou stochastique ? ; - Comment détecter et valider la saisonnalité ? Est-elle déterministe ou stochastique ? ; - Comment modéliser les effets hétéroscédastiques ou de longue mémoire de la série ? ; - Quels tests peut-on utiliser pour valider un modèle pour la série ? ; - Comment sélectionner le meilleur modèle parmi plusieurs proposés pour la série ? |2 4e de couverture | ||
| 333 | |a Public : étudiants en L3 et masters de mathématiques appliquées, étudiants en écoles de commerce et écoles d'ingénieurs, chercheurs | ||
| 359 | 2 | |p P. 5 |c 1. Analyse préliminaire |p P. 17 |b I. Séries stationnaires |p P. 19 |c 2. Processus stationnaires |p P.45 |c 3. Processus ARMA |p P. 85 |c 4. Modèles pour l'hétéroscédasticité |p P. 113 |b II. Séries non stationnaires |p P. 115 |c 5. Non stationnarité |p P. 143 |c 6. Tendance |p P. 167 |c 7. Saisonnalité |p P. 203 |c 8. Exemple de modélisation complète |p P. 249 |b III. Compléments |p P. 251 |c 9. Séries à mémoires longue |p P. 303 |b Bibliographie |p P. 311 |b Index | |
| 410 | | | |0 165256990 |t Références sciences |x 2260-8044 | |
| 605 | |3 PPN08080859X |a R |n logiciel |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN027869970 |a Séries chronologiques |2 rameau | ||
| 608 | |3 PPN03020934X |a Manuels d'enseignement supérieur |2 rameau | ||
| 676 | |a 519.5 |v 23 | ||
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