Modélisation et prévision des séries chronologiques
Code UE : STA107-LIB
- Cours + travaux pratiques
- 9 crédits
- Volume horaire de référence
(+ ou - 10%) : 70 heures
Responsable(s)
Leon JAUPIN
Thierry HORSIN
Public, conditions d’accès et prérequis
avoir réussi les UE : STA. 102 (Analyse des données, méthodes explicatives), STA. 103 (Calcul des probabilités), STA. 104 (Statistique mathématiques) et STA 115 (Outils informatiques de la statistique) ou des examens équivalents.
L'avis des auditeurs
Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :
Présence et réussite aux examens
Pour l'année universitaire 2020-2021 :
- Nombre d'inscrits : 50
- Taux de présence à l'évaluation : 48%
- Taux de réussite à l'évaluation : 92%
Objectifs pédagogiques
But du cours : Ajustement des séries temporelles à l'aide de modèles basés sur des propriétés statistiques. Savoir choisir un modèle. Prévision à court-terme des séries temporelles
Introduction : exemples, vocabulaires, description
Modèle de régression
Lissages exponentiels : simple, double, Holt-Winters
Etude de la tendance et de la saisonnalité
Modélisation des séries stationnaires : AR, MA, ARMA. Estimation, choix de modèle et prévision
Processus non stationnaire : ARIMA et SARIMA
Prédiction linéaire : Modèles d'état, Filtrage de Kalman
Analyse et prévision simultanées de plusieurs séries chrono
Modèle de régression
Lissages exponentiels : simple, double, Holt-Winters
Etude de la tendance et de la saisonnalité
Modélisation des séries stationnaires : AR, MA, ARMA. Estimation, choix de modèle et prévision
Processus non stationnaire : ARIMA et SARIMA
Prédiction linéaire : Modèles d'état, Filtrage de Kalman
Analyse et prévision simultanées de plusieurs séries chrono
contrôle continu et examen écrit.
- P. Brockwell and R. Davis : Time Series : Theory and Methods. Springer Series in Statistics. Springer, second edition, 1991
- Aragon, Y. (2011) : Business Media.
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
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RECHERCHE MULTI-CRITERES
Plus de critères de recherche sont proposés:
-
Vous pouvez sélectionner des formations grâce à un mot ou à une expression (chaîne de caractères) présent dans l’intitulé de la formation, sa description ou ses index (discipline ou métier).
Des mots-clés sont suggérés à partir du 3e caractère saisi, mais vous pouvez aussi rechercher librement. - Les différents items sélectionnés sont croisés.
ex: "Comptabilité" et "Diplôme" - Les résultats comprennent des formations du Cnam Liban (UE, diplômes, certificats, stages) et des formations proposées à distance par d'autres centres du Cnam.
- Les codes des formations du Liban se terminent par le suffixe LIB.
- Dans tous les cas, veillez à ne pas insérer d'espace ni de ponctuation supplémentaire.
Plus de critères de recherche sont proposés:
- Type de diplôme
- Niveau d'entrée
- Modalité de l'enseignement
- Programmation semestrielle
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Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
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Intitulé de la formation
Certificat de compétence Data analyst - Chargé(e) d'études statistiques
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Lieu(x)
À la carte
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Lieu(x)
Liban, Paris
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Intitulé de la formation
Certificat de compétence Statistique pour la finance
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À la carte
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Lieu(x)
Liban, Paris
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Lieu(x)
À la carte
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Lieu(x)
Paris
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Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
EPN06 Mathématiques et statistiques
2 rue conté Accès 35 3 ème étage porte 19
75003 Paris
Sabine Glodkowski
2 rue conté Accès 35 3 ème étage porte 19
75003 Paris
Sabine Glodkowski
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Centre(s) d'enseignement proposant cette formation
-
Liban
- 2023-2024 2nd semestre : Présentiel soir ou samedi
Code UE : STA107-LIB
- Cours + travaux pratiques
- 9 crédits
- Volume horaire de référence
(+ ou - 10%) : 70 heures
Responsable(s)
Leon JAUPIN
Thierry HORSIN