Analyser les series avec s - plus by Ferrara, Laurent; Guégan, Dominique PDF

By Ferrara, Laurent; Guégan, Dominique

ISBN-10: 2868477100

ISBN-13: 9782868477101

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Quand on applique cette fonction, on r
ecup ere alors en sortie une liste contenant la s
erie des composantes saisonni eres $sea et la CHAPITRE 1. ANALYSE D'UNE SE RIE 20 s
erie CVS $rem. window = "periodic" Frequency components of stl object : seasonal data 1600 1500 1400 remainder 1700 -600 -400 -200 seasonal 0 800 1200 1600 remainder 9000 10000 11000 12000 time Fig. 4. 6 nous permet de noter une l
eg ere rupture de tendance dans la s
erie, vers le mois d'ao^ut 1990, ainsi que trois creux dans la tendance, plus marqu
es que d'autres, pour le mois de janvier 1987 et pour les mois de juillet-ao^ut 1993 et 1994.

24 Sous l'hypoth ese de non-corr
elation des K premi eres perturbations H0 : " 1 = " 2 = : : : = " K  = 0, cette statistique suit asymptotiquement une loi du Chi-2 a K , p , q degr
es de libert
e. diag et sont accessibles par $gof. value. Si ces derni eres valeurs, pour di erents entiers K , sont toutes sup
erieures a 5, on accepte alors l'hypoth ese H0 de noncorr
elation des r
esidus. lag=10. lag et du nombre de param etres du mod ele. Le choix de l'entier K est a discuter, mais en pratique il est souvent int
eressant de faire varier ce nombre et d'observer le r
esultat du test pour ces di erentes valeurs de K .

1 : H0 : q X T 1=2 ^X k ! 3 Th
eor eme de Quenouille Soit Xt t2Z un processus ARp stationnaire gaussien. Sous l'hypoth ese H0 : rX k = 0, pour k  p + 1, on a quand T ! 1 : T 1=2 r^X k ! 6 X T 1=2 On remarque que, lorsque le nombre k de retards augmente, les bornes de con ance de ^X k vont en s'
evasant, alors que les bornes de con ance de r^X k restent constantes. Ceci permet ainsi de d
ecider empiriquement quel est l'ordre p pour un processus ARp et quel est l'ordre q pour un processus MAq.

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by Charles
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