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Explorez tous vos sujets préférés dans l'application SlideShare Téléchargez l'application SlideShare pour Enregistrer pour plus tard, même en mode hors connexion Continuez vers le site mobile Upload Connexion Inscrivez-vous Appuyez deux fois pour effectuer un zoom arrière Méthode moyenne mobile Partagez SlideShare Copie 2017Slideshare utilise des cookies pour améliorer la fonctionnalité et la performance, Et pour vous fournir la publicité appropriée. Si vous continuez à naviguer sur le site, vous acceptez l'utilisation de cookies sur ce site. Consultez notre Accord utilisateur et notre Politique de confidentialité. Slideshare utilise des cookies pour améliorer la fonctionnalité et les performances, et pour vous fournir de la publicité pertinente. Si vous continuez à naviguer sur le site, vous acceptez l'utilisation de cookies sur ce site. Consultez notre politique de confidentialité et notre contrat d'utilisation pour plus de détails. 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Introduction 61550 Ce chapitre présente les modèles applicables aux données de séries chronologiques avec des données saisonnières, à tendance ou à la fois saisonnières et à tendance et des données stationnaires. 61550 Les méthodes de prévision discutées dans ce chapitre peuvent être classées comme suit: 61550 Méthodes de moyenne. 61550 Observations également pondérées 61550 Méthodes de lissage exponentiel. 61550 Ensemble inégal de poids sur les données passées, où les poids décroissent exponentiellement des points de données les plus récents aux plus distants. 61550 Toutes les méthodes de ce groupe nécessitent la définition de certains paramètres. 61550 Ces paramètres (avec des valeurs entre 0 et 1) détermineront les poids inégaux à appliquer aux données passées. Introduction 61550 Méthodes de calcul de moyenne 61550 Si une série temporelle est générée par un processus constant soumis à une erreur aléatoire, la moyenne est une statistique utile et peut être utilisée comme prévision pour la période suivante. 61550 Les méthodes de moyenne sont appropriées pour les séries chronologiques stationnaires où la série est en équilibre autour d'une valeur constante (la moyenne sous-jacente) avec une variance constante dans le temps. Cet aperçu a délibérément des sections floues. Inscrivez-vous pour voir la version complète. Introduction 61550 Méthodes de lissage exponentiel 61550 La méthode de lissage exponentiel la plus simple est la méthode du lissage simple (SES) où un seul paramètre doit être estimé 61550 La méthode Holtrsquos utilise deux paramètres différents et permet de prévoir les séries avec tendance. 61550 La méthode Holt-Wintersrsquo implique trois paramètres de lissage pour lisser les données, la tendance et l'indice saisonnier. Méthodes de moyenne 61550 La moyenne 61550 Utilise la moyenne de toutes les données historiques comme la prévision 61550 Lorsque de nouvelles données deviennent disponibles. La prévision du temps t2 est la nouvelle moyenne incluant les données précédemment observées plus cette nouvelle observation. 61550 Cette méthode est appropriée lorsqu'il n'y a pas de tendance notable ou de saisonnalité. 61669 61501 61483 61501 t i i t y t F 1 1 1 61669 61483 61501 61483 61483 61501 1 1 2 1 1 t i i t y t F Cet aperçu a des sections floues intentionnellement. Inscrivez-vous pour voir la version complète. Méthodes de moyenne 61550 La moyenne mobile de la période t est la moyenne des observations les plus récentes de ldquokrdquo. 61550 Le nombre constant k est spécifié au début. 61550 Plus le nombre k est petit, plus le poids est donné aux périodes récentes. 61550 Plus le nombre k est élevé, moins le poids est donné aux périodes plus récentes. Moyennes mobiles 61550 Une grande k est souhaitable quand il y a des fluctuations larges et peu fréquentes dans la série. 61550 Un petit k est le plus souhaitable quand il ya des changements soudains dans le niveau de la série. 61550 Pour les données trimestrielles, une moyenne mobile sur quatre trimestres, MA (4), élimine ou diminue les effets saisonniers. Cet aperçu a délibérément des sections floues. Inscrivez-vous pour voir la version complète. Moyennes mobiles 61550 Pour les données mensuelles, une moyenne mobile de 12 mois, MA (12), élimine ou réduit l'effet saisonnier. 61550 Des pondérations égales sont attribuées à chaque observation utilisée dans la moyenne. 61550 Chaque nouveau point de données est inclus dans la moyenne au fur et à mesure qu'il devient disponible, et le point de données le plus ancien est rejeté. Moyennes mobiles 61550 Une moyenne mobile d'ordre k, MA (k) est la valeur de k observations consécutives. Cet aperçu a délibérément des sections floues. 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