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Statistiques 2

  • ECTS

    4 crédits

  • Composante

    UFR de mathématiques et informatique (UFR27)

  • Volume horaire

    42h

  • Période de l'année

    Printemps

Description

Objectifs: 

Ce cours à pour but d’étudier les observations dépendantes de leur passé. D’abord dans un cadre discret, pour dans un cadre continu.

Des applications pratiques se feront avec le logiciel R.

 

 Contenu du cours:

  1. Introduction aux chaînes de Markov à espace d’états fini.
  2. Présentation des séries temporelles à observations réelles.
  3. Equations récurrentes linéaires.
  4. Modèles ARMA.
  5. Analyse spectrale.
  6. Modélisation et prévision d’un processus ARMA
  7. Modèle SARIMA.



Références:

-P. Brockwell, R. Davis. Time series: Theory and methods. Springer 1991.

-A.W. van der Vaart, Times series, Universiteit Leiden :
https://staff.fnwi.uva.nl/p.j.c.spreij/onderwijs/master/aadtimeseries2010.pdf

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