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Décomposition fine des séries temporelles avec CORICO

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Sommaire de cette page
Série chronologique
Les avantages ...
Une avancée majeure ...
Un exemple ...
Champ d'application ...

Les avantages du logiciel CORICO (retour au sommaire)

Une avancée majeure dans la décomposition et la prévision des séries (retour au sommaire)

Finies les complications (telles que moyennes mobiles, processus ARIMA ou Box-Jenkins, calcul différentiel, analyse de Fourrier, dispersion de phase, ondelettes, spline...). La méthode CORICO, simple dans son emploi et précise dans ses résultats, permet un calcul rigoureux même lorsque la cadence d'échantillonnage n'est pas régulière.

Les méthodes classiques d'analyse des séries chronologiques consistent à décomposer la série temporelle en une tendance,une composante saisonnière et une composante aléatoire. Mais la réalité est souvent plus complexe : plusieurs tendances et plusieurs saisonnalités se combinent presque toujours!

CORICO décèle et démêle les interférences de divers cycles et saisonnalités avec des ruptures de tendances en " marches d'escaliers ", en " V ", des " ruptures logistiques ", des motifs périodiques, et des événements accidentels tels que des pics isolés ou des " morceaux d'ondes ".

Muni d'une prévision fiable, vous pouvez procéder à des corrections (actions marketing, commandes spéciales, réduction des stocks, modification des tarifs, économétrie...).

Un exemple de décomposition (retour au sommaire)

Série chronologique  

CORICO décompose le traffic autoroutier total en quatre composantes:

  • 1 - Une tendance notée ici "80{3.t", sorte de courbe "logistique".

  • 2 - Un motif périodique non sinusoïdal, de période annuelle, qui s'amplifie au cours du temps (noté ici "382~~9/t").

  • 3 - Une rupture de tendance à partir du 195 ième mois.

  • 4 - Une saisonnallité de période 4 mois, amplifiée au cours du temps (notée ici "1135~0~1/t").

    ModelY est une fonction de ces quatre composantes, qui permet de prédire l'évolution du traffic.

  • Champ d'application (retour au sommaire)

    Bibliographie.



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    méthodologie : processus auto régressif, non stationnaire, prévision automatique, traitement du signal, échantillonage irrégulier