Discipline(s) : Sciences Humaines et Sociales, Sciences et technologies
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MI0A305T - Introduction aux modèles de prévision
| Accessible en | Formation à distance |
|---|---|
| Semestre | Semestre 1 |
| Crédits ECTS | 3 |
|---|---|
| Volume horaire total | 25 |
Domaine(s) LMD
SCIENCES HUMAINES ET SOCIALES, SCIENCES, TECHNOLOGIES, SANTE
Langue(s) d'enseignement
Français
Responsables
Pascal SARDA : sarda@univ-tlse2.fr
Pré-requis
UE MI0A102T du 1er semestre
- Statistique descriptive unidimensionnelle : variables quantitatives, représentations graphiques, caractéristiques numériques
- Statistique descriptive bidimensionnelle : régression linéaire
Objectifs
L'observation de phénomènes évoluant au cours du temps (dynamique des populations, évolution d'indicateurs économiques, etc.) produit ce que l'on appelle communément des séries chronologiques.
Ce module propose un ensemble d'outils afin d'étudier statistiquement ce type de données.
Les techniques présentées dans ce cours s'appuient sur des modèles déterministes.
Ces techniques relèvent essentiellement de la statistique descriptive.
L'objectif est double : familiariser l'auditoire avec ces différents outils statistiques et l'initier à en faire un usage pertinent dans le but de produire des prévisions à court terme.
Contenu
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- Définitions, décomposition d’une série chronologique
- Analyse de la tendance
- Lissage par moyennes mobiles
- Méthodes de décomposition saisonnières
- Prévision par lissage exponentiel
Bibliographie
Mélard, G. Méthodes de prévisions à court terme, éditions ELLIPSES.