PrévisionLa prévision est une . D'une façon générale, . Dans un sens plus restrictif, en épistémologie contemporaine, la prévision se distingue de la prédiction, qui est issue d'une loi ou théorie scientifique hautement confirmée ou corroborée, tandis que la prévision découle d'hypothèses ou de conjectures moins assurées. La prévisibilité et la prédictibilité désignent la possibilité que certains événements ou phénomènes soient prévus ou prédits à partir d'une hypothèse ou d'une théorie scientifique et de conditions initiales appropriées.
Autoregressive integrated moving averageIn statistics and econometrics, and in particular in time series analysis, an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model is a generalization of an autoregressive moving average (ARMA) model. To better comprehend the data or to forecast upcoming series points, both of these models are fitted to time series data. ARIMA models are applied in some cases where data show evidence of non-stationarity in the sense of mean (but not variance/autocovariance), where an initial differencing step (corresponding to the "integrated" part of the model) can be applied one or more times to eliminate the non-stationarity of the mean function (i.
ARMAEn statistique, les modèles ARMA (modèles autorégressifs et moyenne mobile), ou aussi modèle de Box-Jenkins, sont les principaux modèles de séries temporelles. Étant donné une série temporelle , le modèle ARMA est un outil pour comprendre et prédire, éventuellement, les valeurs futures de cette série. Le modèle est composé de deux parties : une part autorégressive (AR) et une part moyenne-mobile (MA). Le modèle est généralement noté ARMA(,), où est l'ordre de la partie AR et l'ordre de la partie MA.
Moving-average modelIn time series analysis, the moving-average model (MA model), also known as moving-average process, is a common approach for modeling univariate time series. The moving-average model specifies that the output variable is cross-correlated with a non-identical to itself random-variable. Together with the autoregressive (AR) model, the moving-average model is a special case and key component of the more general ARMA and ARIMA models of time series, which have a more complicated stochastic structure.
Prévision économiqueLa Prévision économique est l'estimation, généralement par des méthodes économétriques, des valeurs actuelles ou futures de grandeurs économiques. Elle est utilisée par exemple pour estimer l'évolution du PIB ou de l'inflation, et orienter les comportements d'investissement des entreprises ou la politique économique de la banque centrale et du gouvernement. La prévision économique est toujours incertaine, et aux estimations des valeurs futures sont toujours associés des intervalles de confiance.
AutocorrélationL'autocorrélation est un outil mathématique souvent utilisé en traitement du signal. C'est la corrélation croisée d'un signal par lui-même. L'autocorrélation permet de détecter des régularités, des profils répétés dans un signal comme un signal périodique perturbé par beaucoup de bruit, ou bien une fréquence fondamentale d'un signal qui ne contient pas effectivement cette fondamentale, mais l'implique avec plusieurs de ses harmoniques. Note : La confusion est souvent faite entre l'auto-covariance et l'auto-corrélation.
Partial autocorrelation functionIn time series analysis, the partial autocorrelation function (PACF) gives the partial correlation of a stationary time series with its own lagged values, regressed the values of the time series at all shorter lags. It contrasts with the autocorrelation function, which does not control for other lags. This function plays an important role in data analysis aimed at identifying the extent of the lag in an autoregressive (AR) model.
Prévision météorologiqueLa prévision météorologique est une application des connaissances en météorologie et des techniques modernes de prises de données et d’informatique pour prévoir l’état de l’atmosphère à un temps ultérieur. L’histoire de la prévision du temps remonte aux temps immémoriaux avec les oracles et devins mais la science moderne date vraiment de la fin du et du début du . Elle s’est cependant affirmée depuis la Seconde Guerre mondiale alors que les moyens techniques comme le radar et les communications modernes ont rendu l’accès aux données plus rapide et plus nombreuses.
Prévision de la demandeLa prévision de la demande (à différencier de la prévision des ventes qui intègre les contraintes de production) est une démarche qui consiste à estimer la consommation des produits ou des services pour les périodes à venir. Elle permettra de planifier la production afin de réduire les délais de livraison et d'optimiser le niveau des stocks. La prévision de la demande est aussi une étape fondamentale de l'établissement d'un S&OP (plan industriel et commercial) ou d'un plan d'affaires ("business model") pour étudier la viabilité économique d'un projet ou d'une entreprise.
Prévision d'ensemblesvignette|En haut: Modèle déterministe du WRF pour la prévision de trajectoire de l'ouragan Rita en 2005. En bas : Dispersion des différents modèles utilisés par le National Hurricane Center pour la même tempête. La prévision d'ensembles est une méthode de prévision numérique du temps utilisé pour tenter de générer un échantillon représentatif des états futurs possibles d'un système dynamique. En effet, ni les observations, ni l'analyse, ni le modèle de prévision ne sont parfaits et la dynamique atmosphérique est très sensible, dans certaines conditions, à la moindre fluctuation.
Processus autorégressifUn processus autorégressif est un modèle de régression pour séries temporelles dans lequel la série est expliquée par ses valeurs passées plutôt que par d'autres variables. Un processus autorégressif d'ordre p, noté AR(p) est donné par : où sont les paramètres du modèle, est une constante et un bruit blanc. En utilisant l'opérateur des retards, on peut l'écrire : Un processus autorégressif d'ordre 1 s'écrit : On peut formuler le processus AR(1) de manière récursive par rapport aux conditions précédentes : En remontant aux valeurs initiales, on aboutit à : Il est à noter que les sommes vont ici jusqu'à l'infini.
Consensus forecastUsed in a number of sciences, ranging from econometrics to meteorology, consensus forecasts are predictions of the future that are created by combining several separate forecasts which have often been created using different methodologies. Also known as combining forecasts, forecast averaging or model averaging (in econometrics and statistics) and committee machines, ensemble averaging or expert aggregation (in machine learning).
Série temporellethumb|Exemple de visualisation de données montrant une tendances à moyen et long terme au réchauffement, à partir des séries temporelles de températures par pays (ici regroupés par continents, du nord au sud) pour les années 1901 à 2018. Une série temporelle, ou série chronologique, est une suite de valeurs numériques représentant l'évolution d'une quantité spécifique au cours du temps. De telles suites de variables aléatoires peuvent être exprimées mathématiquement afin d'en analyser le comportement, généralement pour comprendre son évolution passée et pour en prévoir le comportement futur.
Model selectionModel selection is the task of selecting a model from among various candidates on the basis of performance criterion to choose the best one. In the context of learning, this may be the selection of a statistical model from a set of candidate models, given data. In the simplest cases, a pre-existing set of data is considered. However, the task can also involve the design of experiments such that the data collected is well-suited to the problem of model selection.
Critère d'information bayésienLe critère d'information bayésien (en anglais bayesian information criterion, en abrégé BIC), aussi appelé critère d'information de Schwarz, est un critère d'information dérivé du critère d'information d'Akaike proposé par en 1978. À la différence du critère d'information d'Akaike, la pénalité dépend de la taille de l'échantillon et pas seulement du nombre de paramètres. Il s'écrit : avec la vraisemblance du modèle estimée, le nombre d'observations dans l'échantillon et le nombre de paramètres libres du modèle.
Inflationvignette|upright=1.5|Estimation des taux d'inflation dans le monde en . Source : Fonds monétaire international. L'inflation est la perte du pouvoir d'achat de la monnaie qui se traduit par une augmentation générale et durable des prix. Elle correspond à une augmentation générale des prix des biens et services dans une économie (par exemple nationale). Lorsque le niveau général des prix augmente, une quantité donnée de monnaie permet d'acheter moins de biens et services. Ce phénomène, une fois installé, peut devenir persistant.
Global Forecast Systemvignette|Exemple de carte produite par le GFS, prévision des isohypses de géopotentiel et des isothermes de température à la pression de dans l'atmosphère, le tout valide 96 heures après le moment d’initialisation Le Global Forecast System (GFS) est un modèle de prévision numérique du temps du National Weather Service des États-Unis. Comme son nom l'indique, il fait ses calculs en utilisant les données météorologiques sur une grille qui recouvre toute la Terre. Ce modèle numérique est initialisé quatre fois par jour : 5h30, 11h30, 17h30 et 23h30.
Ciblage d'inflationLe ciblage d'inflation est une politique économique par laquelle une banque centrale rend public un objectif d'inflation de moyen terme et met en œuvre ses outils pour l'atteindre. Le ciblage d'inflation a succédé au ciblage de la masse monétaire, qui s'était révélé inefficace. Le ciblage d'inflation est utilisé depuis plusieurs décennies, à la suite de la publication d'études mettant en lumière le rôle bénéfique de la stabilité monétaire, qui exige que l'inflation probable soit connue d'avance par les agents économiques.
Sélection de caractéristiqueLa sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. Extraction de caractéristique Catégorie:Apprentissage
Monetary inflationMonetary inflation is a sustained increase in the money supply of a country (or currency area). Depending on many factors, especially public expectations, the fundamental state and development of the economy, and the transmission mechanism, it is likely to result in price inflation, which is usually just called "inflation", which is a rise in the general level of prices of goods and services.Michael F. Bryan, On the Origin and Evolution of the Word "Inflation", clevelandfed.
