Modélisation et prévision des séries chronologiques
Code UE : STA116
- Cours + travaux pratiques
- 6 crédits
- Volume horaire de référence
(+ ou - 10%) : 50 heures
Responsable(s)
Ndeye NIANG KEITA
Public, conditions d’accès et prérequis
Avoir réussi les UE : STA102 (Modèles linéaires), STA103 (Calcul des probabilités), STA104 (Statistique mathématique) et STA 118 (Outils informatiques de la statistique) ou des examens équivalents.
Objectifs pédagogiques
But du cours : Ajustement des séries temporelles à l'aide de modèles basés sur des propriétés statistiques. Savoir choisir un modèle. Prévision à court-terme des séries temporelles
Contenu
Introduction : exemples, vocabulaires, description
Modèle de régression
Lissages exponentiels : simple, double, Holt-Winters
Etude de la tendance et de la saisonnalité
Modélisation des séries stationnaires : AR, MA, ARMA. Estimation, choix de modèle et prévision
Processus non stationnaire : ARIMA et SARIMA
Prédiction linéaire : Modèles d'état, Filtrage de Kalman
Analyse et prévision simultanées de plusieurs séries chrono
Modèle de régression
Lissages exponentiels : simple, double, Holt-Winters
Etude de la tendance et de la saisonnalité
Modélisation des séries stationnaires : AR, MA, ARMA. Estimation, choix de modèle et prévision
Processus non stationnaire : ARIMA et SARIMA
Prédiction linéaire : Modèles d'état, Filtrage de Kalman
Analyse et prévision simultanées de plusieurs séries chrono
Modalité d'évaluation
contrôle continu et examen écrit.
Bibliographie
- P. Brockwell and R. Davis : Time Series : Theory and Methods. Springer Series in Statistics. Springer, second edition, 1991
- Aragon, Y. (2011) : Séries temporelles avec R: Méthodes et cas. Springer Science & Business Media.
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
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RECHERCHE MULTI-CRITERES
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-
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Plus de critères de recherche sont proposés:
- Type de diplôme
- Niveau d'entrée
- Modalité de l'enseignement
- Programmation semestrielle
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Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
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Intitulé de la formation
Master Science des données
|
Lieu(x)
Package
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Lieu(x)
Paris
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Intitulé de la formation
Certificat de compétence Data analyst - Chargé(e) d'études statistiques
|
Lieu(x)
À la carte
|
Lieu(x)
Paris
|
||
Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
EPN06 Mathématiques et statistiques
2 rue conté Accès 35 3 ème étage porte 19
75003 Paris
Anne - Solenne Maroulle
2 rue conté Accès 35 3 ème étage porte 19
75003 Paris
Anne - Solenne Maroulle
Voir le site
Voir le calendrier, le tarif, les conditions d'accessibilité et les modalités d'inscription dans le(s) centre(s) d'enseignement qui propose(nt) cette formation.
UE
-
-
Paris
-
Paris
- 2025-2026 1er semestre : Formation ouverte et à distance (FOAD)
Comment est organisée cette formation ?2025-2026 1er semestre : Formation ouverte et à distance
Dates importantes
- Période des séances du 15/09/2025 au 17/01/2026
- Période d'inscription : du 02/06/2025 à 10:00 au 17/10/2025 à 18:00
- Date de 1ère session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
- Date de 2ème session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
Précision sur la modalité pédagogique
- Une formation ouverte et à distance (FOAD) est une formation dispensée 100% à distance, qui peut être suivie librement, à son rythme.
- Regroupements physiques facultatifs : Aucun
Organisation du déploiement de l'unité
- Délai maximum de réponse à une solicitation : sous 96 heures (Jours ouvrés)
Modes d'animation de la formation
- Organisation d'une séance de démarrage
- Evaluation de la satisfaction
- Hot line technique
Ressources mises à disposition sur l'Espace Numérique de Formation
- Documents de cours
-
Paris
-
Paris
Code UE : STA116
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(+ ou - 10%) : 50 heures
Responsable(s)
Ndeye NIANG KEITA
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