Introduction à l'analyse et à la modélisation des séries temporelles
avec le logiciel R

Description

Public concerné

Toute personne, étudiant, doctorant, ingénieur, enseignant ou chercheur ayant recours à des séries chronologiques et désireuse de les analyser sous R.

Prérequis

Bonne familiarisation au logiciel R.

Objectifs

Initiation à l´étude des séries chronologiques : description et comparaison de séries temporelles, lissages, modélisations ARIMA, ARCH et TAR, utilisations en prévision.

Durée et autres formalités

Durée : Trois jours

Interentreprises (La Teste-de-Buch)

Nombre de stagiaires limité à 6.
Dates : nous consulter

Intra-entreprise

Groupe de 12 personnes au plus.

Dates : à définir avec le client.

Prix : nous consulter

Nos formations sont exonérées de TVA.

Un tarif dégressif s´appliquera à partir de 3 formations facturées

Programme de la formation

Introduction

• Généralités
• Conventions d'écriture

Les dates et heures dans R

La fonction ts() et l'objet 'time series'

• Principaux arguments
• Exemples de paramétrages de séries temporelles
• Conversion d'un tableau en série temporelle : série simple ; série multiple

Graphiques de base et description des séries temporelles

• Composantes d'une série temporelle
• Le chronogramme : AirPassengers ; taux de change livres-dolalrs ; repérage de ruptures de tendance
• Modification de la série temporelle : imputation de données manquantes ou aberrantes ; transformations des données
• Décomposition: tendance, saisonnalité et bruit
• Corrélations croisées

Modélisations et prévisions

• Généralités
• Filtrage et lissage exponentiel : filtrage par moyenne mobile ; lissages exponentiels
• Modèles ARIMA : stationnarité ; modélisation AR, MA et ARIMA : le modèle SARIMA (p, d, q)(P,D,Q)m ; le modèle ARIMAX ; résumé d'une démarche de modélisation ARIMA ; choix et estimation du modèle ARIMA
• Modèles (G)ARCH : généralités : modélisation de la volatilité ; prévision avec un modèle GARCH
• Les modèles à seuil TAR : généralités ; un exemple avec un seul seuil

Pour aller plus loin

• Modèles multivariés
• Analyse spectrale
• Séries chronologiques à pas irrégulier

Exercices en autonomie sous RStudio

Liste des formations Anastats

• Notions fondamentales en statistiques
• Introduction au logiciel R pour les statistiques
• Traitement statistique des petits échantillons
• Introduction au logiciel GraphPad Prism
• Pratique et interprétation des analyses de variance
• Méthodologie et planification d´expériences
• Décrire et analyser les données multifactorielles
• Apprentissage statistique : régressions et analyses discriminantes
• Introduction aux modèles mixtes linéaires et non linéaires
• L'enquête : construction et analyse des questionnaires
• Analyse statistique des données textuelles avec IRaMuTeQ
• Utilisation avancée du logiciel R pour les statistiques
• Introduction à l´analyse de données à haut débit avec le logiciel R
• Les statistiques bayésiennes : introduction et pratique
• Introduction à l'analyse et à la modélisation des séries temporelles avec le logiciel R
• Manipulation et visualisation des données avec le logiciel R
• Ateliers de traitement de données personnelles