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À Paris Cédex 03
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UParis 1 - UFR 06 Gestion et Économie d´Entreprise
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Description
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Typologie
Formation
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Lieu
Paris cédex 03
Public et conditions d'accès avoir réussi les UE : STA. 102 (Analyse des données, méthodes explicatives), STA. 103 (Calcul des probabilités), STA. 104 (Statistique mathématiques) ou des examens équivalents. Objectifs pédagogiques Ce cours présente les méthodes de description et de prévision ‡ court terme de phénomËnes temporels ‡ temps discret. De nombreuses applications seront illustrées par des sorties STATGRAPHICS et SAS-ETS. Voir aussi toutes les formations en Logiciel sas Logiciel statgraphics Lissage Série chronologique Arima Prévision Test non paramétrique
Les sites et dates disponibles
Lieu
Date de début
Date de début
Les Avis
Le programme
Processus stationnaires :
Bruit blanc
Stationnarité, corrélogramme
Processus ARMA.
Processus non stationnaires :
Marche aléatoire
Processus ARIMA, SARIMA.
Prévisions :
Identification, estimation, tests
Prévisions ponctuelles et par intervalles.
†
Modalités de l'évaluation contrôle continu et examen écrit.
Bibliographie
- S. MAKRIDAKIS, S.C. WHEELWRIGHT, R. HYNDMAN : Forecasting. Methods and Applications (Wiley 1998)
- C. CHATFIELD : The analysis of time series - an introduction (Chapman & Hall 2003)
- C. GOURIEROUX, A. MONFORT : Séries temporelles et modËles dynamiques (Economica 1995)
- G. MELARD M. CARBON : Méthodes de prévision ‡ court terme (Ellipses 2008)
- M. TENENHAUS : Méthodes statistiques (Dunod 2007)
- R.H. SHUMWAY, D.S. STOFFER : Time Series Analysis ans Its Applications with R Examples (Springer 2011)
- HAMILTON J. D. : Time Series Analysis (Princeton University Press 1994)
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