Formation Séries Temporelles

Objectifs

Apprendre à analyser une série temporelle (appelée également série chronologique), c'est à dire les valeurs prises par une variable observée à intervalles de temps réguliers, en vue de la modéliser pour effectuer des prévisions.

Compétences visées

- Appréhender les principes généraux des séries temporelles
- Identifier les grands types de série
- Comprendre l'intérêt des transformations et ajustements de séries pour corriger les données
- Apprendre à décrire une série, rechercher sa saisonnalité, identifier la tendance et savoir la décomposer selon différents schémas
- Connaître diverses techniques de lissage pour désaisonnaliser
- Mettre en œuvre des modélisations afin d'établir des prévisions

Public

Toute personne souhaitant réaliser l'analyse de données indicées par le temps.

Pré-requis

Aucun

Méthode pédagogique

Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques.
Chaque participant pourra mettre en oeuvre les applications dans le logiciel de son choix parmi Minitab, StatGraphics ou R.

Programme

- Introduction et principes généraux des séries temporelles

- Les grands types de séries

- Transformations et ajustements

Transformations mathématiques
Transformations pour correction des données (inflation, jours ouvrés, ajustement de population)

- La description d'une série temporelle

Vérification par tests du caractère non aléatoire des données
Recherche et caractérisation d'une saisonnalité
Définition de la notion d'auto corrélation. Recherche du "lag" pertinent.
Les divers schémas d'auto corrélation et leurs conséquences sur la nature de la série.
Identification et caractérisation d'une tendance
Les divers types de tendances (linéaires, quadratiques, exponentielles, ...)
Les techniques de lissage (moyennes mobiles, Spencer, Whittaker-Henderson, EWMA, lissages non linéaires de TUKEY)
Décomposition d'une série temporelle (schémas additifs ou multiplicatifs)
Illustration par exercices sur des données réelles

- Les prévisions

Chemin aléatoire ou « Random walk »
Les tendances (linéaire, quadratique, exponentielle, courbe en S)
La moyenne mobile
Les lissages exponentiels (simple, Brown, Holt, quadratique, Winter)
Les modèles ARIMA
Les diverses méthodes de validation
Modèles de prévision à plusieurs variables
Exercices d'application sur données réelles pour illustrer les divers cas

Modalités d'évaluation

Un formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.
Des exercices pratiques seront proposés à la fin de chaque séquence pédagogique pour l'évaluation des acquis.
En fin de formation, vous serez amené(e) à renseigner un questionnaire d'évaluation à chaud.
Une attestation de formation vous sera adressée à l'issue de la session.
Trois mois après votre formation, vous recevrez par email un formulaire d'évaluation à froid sur l'utilisation des acquis de la formation.

Solutions de financement

Cette formation peut être financée :

dans le cadre du plan de développement des compétences de votre Entreprise
par l’OPCO (opérateur de compétences) de votre Entreprise ou le FAF (Fonds d’Assurance Formation) pour les professionnels libéraux
par France Travail dans le cadre du dispositif de l'Aide Individuelle à la Formation (soumis à accord de votre Agence)
à titre personnel

Accessibilité

Vous souhaitez suivre notre formation Séries Temporelles et êtes en situation de handicap ? Merci de nous contacter afin que nous puissions envisager les adaptations nécessaires et vous garantir de bonnes conditions d'apprentissage

Ce que pensent nos clients de la formation Séries Temporelles

Mme Julie B., Chargée de projets scientifiques chez Santé Publique France
La formation était très bien, permettant de disposer d'un ensemble d'outils et de ressources pertinentes.