Méthodes en séries temporelles et applications avec R / Mohamed, Boutahar / Manuela, Royer-Carenzi [ Livre]
Langue: Français ; de l'oeuvre originale, Français.Publication : Paris : Ellipses, 2019Description : 1 vol. (V-316 p.) ; 24 cmISBN: 9782340032996.Collection: Références sciencesClassification: 519.4 StatistiqueRésumé: 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 ?.Sujet - Nom commun: R (logiciel) | R (logiciel) -- -- Manuels d'enseignement supérieur | Séries chronologiques -- -- Manuels d'enseignement supérieur| Current location | Call number | Status | Notes | Date due | Barcode |
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| ENS Rennes - Bibliothèque Mathématiques | 519.4 BOU (Browse shelf) | Available | 519.4 Statistique | 041644 | |
| ENS Rennes - Bibliothèque Mathématiques | 519.4 BOU (Browse shelf) | Available | 519.4 Statistique | 041645 |
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 ?