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Séries chronologiques avec IBM SPSS

Description générale

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Ce cours d’une journée présente les méthodes d’analyse des séries chronologiques. Les séries chronologiques sont amplement utilisées en économie, en administration et dans tous les domaines où des données sont régulièrement collectées sur une longue période de temps.

La théorie liée à l’analyse d’une série chronologique est présentée et complétée par la démonstration d’exemples concrets. Des séances d’exercices pratiques permettent aux participants d’analyser des séries chronologiques à l’aide du logiciel IBM SPSS. Les participants auront aussi la chance de se familiariser avec l’outil « Time Series Modeler » du logiciel IBM SPSS.

Prérequis

Avoir suivi un cours de statistique de niveau universitaire et connaître les méthodes d’analyse de données : statistiques descriptives, khi-carré, test-t et ANOVA. Une connaissance de base de la régression linéaire est préférable. Afin de profiter des séances d’exercices, il est fortement recommandé de savoir utiliser le logiciel IBM SPSS.

Plan de cours

Introduction et notion de base

  • Mise en contexte
  • Définir la saisonnalité
  • Définir la tendance
  • Autocorrélations et autocorrélations partielles

Modèle ARIMA

  • Postulat du modèle et stationnarité
  • Composante autorégressive
  • Composante moyenne mobile
  • Identification, estimation et diagnostic du modèle
  • Les modèles admettant une saisonnalité
  • Prévisions

Désaisonnalisation

  • Définition préalable : moyennes mobiles
  • Modèles : additif et multiplicatif

Autres méthodes de prévisions

  • Modèle de régression
  • Lissage exponentielle
  • Exemple d’estimation de modèles avec l’outil « Time Series Modeler »

Autres possibilités de l’outil « Times Series Modeler »

  • Modèles avec variables explicatives
  • Calcul de prévisions à l’aide de la commande « Apply Models »

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