Etude des séries temporelles linéaires non stationnaires Modèles ARIMA / Yasmine Kebaili 

Public ISBD Titre : Etude des séries temporelles linéaires non stationnaires Modèles ARIMA Type de document : texte imprimé Auteurs : Yasmine Kebaili, Auteur ; Meriem Laziz, Auteur ; K Mezhoud, Directeur de thèse Editeur : CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine Année de publication : 2017 Importance : 59 f. Format : 30 cm. Note générale : Une copie electronique PDF disponible en BUC Langues : Français (fre) Catégories : Sciences Exactes:Mathématiques Tags : série chronologique  la stationnarité  la non stationnarité  processus ARMA  processus ARIMA Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : L’axe principal de notre mémoire est l’étude les processus linéaires non stationnaires, particulièrement, les processus ARIMA", il s’inscrit dans le cadre de l’analyse, la modélisation et la prévision des séries temporelles. Le but est donc de modéliser une série temporelle par un modèle ARIMA, d’un point de vue théorique nous évoquons deux sortes de processus ( linéaire stationnaire et linéaire non stationnaire), des modèles tels que ARMA, ARIMA, ainsi la méthodologie de Box-Jenkins et quelques tests statistiques. Ce travail est concrétisé avec le logiciel R Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=3940 Etude des séries temporelles linéaires non stationnaires Modèles ARIMA [texte imprimé] / Yasmine Kebaili, Auteur ; Meriem Laziz, Auteur ; K Mezhoud, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2017 . - 59 f. ; 30 cm. Une copie electronique PDF disponible en BUC Langues : Français (fre) Catégories : Sciences Exactes:Mathématiques Tags : série chronologique  la stationnarité  la non stationnarité  processus ARMA  processus ARIMA Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : L’axe principal de notre mémoire est l’étude les processus linéaires non stationnaires, particulièrement, les processus ARIMA", il s’inscrit dans le cadre de l’analyse, la modélisation et la prévision des séries temporelles. Le but est donc de modéliser une série temporelle par un modèle ARIMA, d’un point de vue théorique nous évoquons deux sortes de processus ( linéaire stationnaire et linéaire non stationnaire), des modèles tels que ARMA, ARIMA, ainsi la méthodologie de Box-Jenkins et quelques tests statistiques. Ce travail est concrétisé avec le logiciel R Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=3940

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