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...

Descrizione completa

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Dettagli Bibliografici
Autori principali: Boutahar, Mohamed, Royer, Manuela (Autore)
Natura: Livre papier
Lingua:Français
Pubblicazione: Paris : Ellipses DL 2019.
Serie:Références sciences
Soggetti:
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
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100 1 |a Boutahar, Mohamed. 
245 1 0 |a Méthodes en séries temporelles et applications avec R   |c Mohamed Boutahar, Manuela Royer-Carenzi. 
260 |a Paris :  |b Ellipses,  |c DL 2019. 
300 |a 1 vol. (V-316 p.) :  |b ill., couv. ill. en coul. ;  |c 24 cm. 
490 1 |a Références sciences 
504 |a Bibliogr. p. [303]-309. Index 
505 0 |a P. 5 -- 1. Analyse préliminaire -- P. 17 -- I. Séries stationnaires -- P. 19 -- 2. Processus stationnaires -- P.45 -- 3. Processus ARMA -- P. 85 -- 4. Modèles pour l'hétéroscédasticité -- P. 113 -- II. Séries non stationnaires -- P. 115 -- 5. Non stationnarité -- P. 143 -- 6. Tendance -- P. 167 -- 7. Saisonnalité -- P. 203 -- 8. Exemple de modélisation complète -- P. 249 -- III. Compléments -- P. 251 -- 9. Séries à mémoires longue -- P. 303 -- Bibliographie -- P. 311 -- Index 
520 |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 ? 
521 |a Public : étudiants en L3 et masters de mathématiques appliquées, étudiants en écoles de commerce et écoles d'ingénieurs, chercheurs 
630 |a R  |n logiciel 
650 |a Série chronologique 
650 |a Manuels d'enseignement supérieur 
700 1 |a Royer, Manuela.  |4 aut 
997 |0 711436  |1 Livre papier  |a Ressource papier  |c 0/Orléans/  |c 1/Orléans/BU Droit, Economie, Gestion/  |c 1/Orléans/BU Sciences, Technologies, STAPS/  |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 519.5 BOU  |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 519.5 BOU  |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 519.5 BOU  |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 519.5 BOU  |z Orléans, BU Droit, Economie, Gestion, 519.5 BOU