- EAN13
- 9782759819942
- Éditeur
- EDP sciences
- Date de publication
- 30/06/2016
- Collection
- Pratique R
- Langue
- français
- Fiches UNIMARC
- S'identifier
Livre numérique
-
Aide EAN13 : 9782759819942
- Fichier PDF, avec Marquage en filigrane
14.99
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-
Papier - EDP sciences 21,00
Ce livre étudie sous un angle original le concept de « série temporelle
», dont la complexité théorique et l’utilisation sont souvent source
de difficultés. La théorie distingue par exemple les notions de séries
« stationnaire » et « non stationnaire », mais il n’est pas rare de pouvoir
modéliser une série par deux modèles incompatibles. De plus,
un peu d’intimité avec les séries montre qu’on peut s’appuyer sur des
graphiques variés pour en comprendre assez rapidement la structure,
avant toute modélisation.
Ainsi, au lieu d’étudier des méthodes de modélisation, puis de les illustrer,
l’auteur prend ici le parti de s’intéresser à un nombre limité de
séries afin de trouver ce qu’on peut dire de chacune. Avant d’aborder
ces études de cas, il procède à quelques rappels et présente les graphiques
pour séries temporelles générées avec R. Il revient ensuite
sur des notions fondamentales de statistique mathématique, puis révise
les concepts et les modèles classiques de séries. Il présente les
structures de séries temporelles dans R et leur importation. Il revisite
le lissage exponentiel à la lumière des travaux les plus récents. Un
chapitre est consacré à la simulation. Sept séries sont ensuite étudiées
en confrontant plusieurs approches.
[…] la lecture de cet ouvrage, couplée avec les mises en oeuvre qui y
sont indiquées, permettra au lecteur de s’initier à la démarche à suivre,
dès les « explorations » qui précèdent les modélisations, devant des
séries de natures différentes et, surtout, impliquant des questionnements
divers en fonction des besoins des fournisseurs et utilisateurs…
De cet ouvrage ressort en particulier une « déontologie » dans l’approche
d’une série temporelle, faite d’opiniâtreté dans la recherche du
(ou des) modèle(s) pertinent(s) et de lucidité devant ce que les modèles
« captent » ou ne captent pas.
Jean-Pierre Raoult, Statistique et Enseignement, 2(1), 89-90.
», dont la complexité théorique et l’utilisation sont souvent source
de difficultés. La théorie distingue par exemple les notions de séries
« stationnaire » et « non stationnaire », mais il n’est pas rare de pouvoir
modéliser une série par deux modèles incompatibles. De plus,
un peu d’intimité avec les séries montre qu’on peut s’appuyer sur des
graphiques variés pour en comprendre assez rapidement la structure,
avant toute modélisation.
Ainsi, au lieu d’étudier des méthodes de modélisation, puis de les illustrer,
l’auteur prend ici le parti de s’intéresser à un nombre limité de
séries afin de trouver ce qu’on peut dire de chacune. Avant d’aborder
ces études de cas, il procède à quelques rappels et présente les graphiques
pour séries temporelles générées avec R. Il revient ensuite
sur des notions fondamentales de statistique mathématique, puis révise
les concepts et les modèles classiques de séries. Il présente les
structures de séries temporelles dans R et leur importation. Il revisite
le lissage exponentiel à la lumière des travaux les plus récents. Un
chapitre est consacré à la simulation. Sept séries sont ensuite étudiées
en confrontant plusieurs approches.
[…] la lecture de cet ouvrage, couplée avec les mises en oeuvre qui y
sont indiquées, permettra au lecteur de s’initier à la démarche à suivre,
dès les « explorations » qui précèdent les modélisations, devant des
séries de natures différentes et, surtout, impliquant des questionnements
divers en fonction des besoins des fournisseurs et utilisateurs…
De cet ouvrage ressort en particulier une « déontologie » dans l’approche
d’une série temporelle, faite d’opiniâtreté dans la recherche du
(ou des) modèle(s) pertinent(s) et de lucidité devant ce que les modèles
« captent » ou ne captent pas.
Jean-Pierre Raoult, Statistique et Enseignement, 2(1), 89-90.
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