Nombre de crédits
9 ECTS
Durée de la formation
90 heures
Modalité
-
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
Information non disponible, pour plus d'information veuillez contacter le cnam
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.
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
Les cours en présentiel : ils ont lieu en présence des élèves et de l’enseignant dans un centre Cnam :
Aucun cours n’est enregistré ni diffusé via Internet. La présence physique des élèves est nécessaire.
Les examens se déroulent exclusivement dans le centre Cnam où se déroulent les cours.
La modalité hybride est une combinaison entre :
La modalité Foad est parfaitement adaptée à votre disponibilité :
contrôle continu et examen écrit.