Estimation et modèles autoregressifs
Modèles autorégressifs
Les processus autorégressifs et l'analyse des séries chronologiques et leurs applications deviennent de plus en plus importantes dans divers domaines de la recherche, tels que l'économie, l'ingénierie, la médecine, l'environnement, les sciences sociales, politiques et d'autres.
Prédire le futur est une branche principale de la statistique.
Les modèles autorégressifs prennent une place importante dans la prévision et la prise de décision (Bosq, 1998).
Dans l'économie d'un pays, la modélisation et la prévision est l'outil le plus important maintenant, cela peut se faire par une technique statistique appelée l’analyse des séries chronologiques.
L'outil informatique et le logiciel R nous permettent d'exploiter les résultats théoriques obtenus dans cette analyse.
On montre comment construire un modèle ARIMA sous l'approche de Box et Jenkins.
Le modèle adapté est ensuite utilisé pour prévoir certaines valeurs futures.
Né en 1971 à El-Abiodh-Sid-Cheikh (sud-ouest de l’Algérie), fait des études supérieures et devient enseignant.
il attache plus d'importance aux idées théoriques.
Fiche technique
- Auteur
- Abderrahmane Belguerna
- Langue
- Français
- Éditeur
- Presses Académiques Francophones
- Pays
- Algérie
30 autres produits dans la même catégorie :
Voir toutRéciprocité et contraposée dans le théorème de Pythagore
- Nouveau
L'Art de la Sécurité Cryptographique : Illustration Python
- Nouveau
Sur les séries chronologiques à changements de régimes markoviens
- Nouveau
Étude de Quelques Systèmes Elliptiques Avec Un Terme de Conviction
- Nouveau
Existence globale des solutions d’une classe des systèmes
- Nouveau
Polynômes orthogonaux et opérateurs de Dunkl et q-Dunkl
- Nouveau
Analyse mathématique du contact frottant en électro-viscoélasticité
- Nouveau
Validation de la teneur P2O5 dans engrais par méthode colorimétrique
- Nouveau