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Séries temporelles avec R


Éditeur : EDP Sciences
ISBN numérique PDF: 9782759819942
Parution : 2016
Catégorisation : Livres numériques / Autre / Autre / Autre.

Formats disponibles

Format Qté. disp. Prix* Commander
Numérique PDF
Protection filigrane***
Illimité Prix : 26,99 $
x

*Les prix sont en dollars canadien. Taxes et frais de livraison en sus.
***Ce produit est protégé en vertu des droits d'auteurs.




Description

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.

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.

Du même auteur...

Livre papier 1 Prix : 39,95 $
x

Séries temporelles avec R : méthodes et cas

Éditeur : Springer
ISBN : 9782817802084
Parution : 2021