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Séries chronologiques univariées (STT-6615) Chapitre 1 Analyse exploratoire des données.

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1 Séries chronologiques univariées (STT-6615) Chapitre 1 Analyse exploratoire des données

2 STT-6615; Séries chronologiques univariées; Chapitre 1 2 Exemple: non-stationnarité en moyenne Série chronologique: variations en température en degrés Celsius, période On note une tendance à la hausse. Cette tendance est un argument en faveur de lhypothèse de réchauffement de la planète. Est-ce que cette tendance est du à lactivité humaine ou est-ce que cette tendance est naturelle? Dans cet exemple, la question de la tendance est plus importante que la question de lidentification des composantes périodiques.

3 STT-6615; Séries chronologiques univariées; Chapitre 1 3 Retrait de la tendance Afin destimer la tendance linéaire, on peut utiliser les moindres carrés et la fonction lm(): t <- 1:98 fit <- lm( x ~ t ) summary(fit) # regression output Coefficients: Value Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) t residus <- x *t

4 STT-6615; Séries chronologiques univariées; Chapitre 1 4 Différentiation La commande S-PLUS diff() permet deffectuer lopération de différentiation. Syntaxe: diff(x, lag=1, differences=1) Exemples: diff(x, lag=1, differences=1): (1-B)X t = X t -X t-1 diff(x, lag=2, differences=1): (1-B 2 )X t = X t – X t-2 diff(x, lag=1, differences=2): (1-B) 2 Xt

5 STT-6615; Séries chronologiques univariées; Chapitre 1 5 Exemple: non-stationnarité en variance Série chronologique: Fonte annuelle des glaciers au Massachusetts. Taille: n = 634 ans, débutant il y a ans. Les fontes occasionnent des couches de terre et de boue durant la saison des fontes au printemps. Les dépôts sédentaires sont des indicateurs de la température. Par exemple, durant une année chaude, on anticipe davantage de dépôts de terre et de boue. La variation en épaisseur semble augmenter avec la quantité: une transformation log devrait faire laffaire.

6 STT-6615; Séries chronologiques univariées; Chapitre 1 6 Outil graphique pour étudier les relations linéaires et non-linéaires: le lag-plot Lorsque lon représente visuellement lACF, nous représentons essentiellement des indices des relations linéaires entre X t et X t-h. Ces autocorrélations ne mesurent pas les dépendances non-linéaires. Il est suggéré deffectuer des graphiques des variables X t et X t-h pour différentes valeurs des délais h. Ceci peut être fait avec lag.plot().


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