Modélisation et prévision par des modèles  temporeles

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Laib, Mohammed	-
dc.date.accessioned	2020-10-15T11:49:19Z	-
dc.date.available	2020-10-15T11:49:19Z	-
dc.date.issued	2020-09-26	-
dc.identifier.uri	http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/6391	-
dc.description	ill., Bibliogr.	fr_FR
dc.description.abstract	L’objectif de ce travail est d’étudier les techniques d’analyse et de modélisation des séries chronologiques afin de prédire les valeurs futures. Dans ce travail, nous avons étudié les modèles ARIMA en utilisant les techniques Box-Jenkis et le filtre de Kalman afin de prédire les valeurs futures. A la finn des travaux, nous avons appliqué ces techniques à des données réelles, représentées par l’étude du nombre d’infections et du nombre de décès par Coronavirus 19 en Algérie, à l’aide du programme statistique R. Mots clés : Série temporelle, Box-Jenkins, Filtre de Kalman , ARMA, ARIMA.	fr_FR
dc.language.iso	fr	fr_FR
dc.publisher	Université Blida 1	fr_FR
dc.subject	Série temporelle	fr_FR
dc.subject	Box-Jenkins	fr_FR
dc.subject	Filtre de Kalman	fr_FR
dc.subject	ARMA	fr_FR
dc.subject	ARIMA	fr_FR
dc.title	Modélisation et prévision par des modèles temporeles	fr_FR
dc.title.alternative	application sur COVID19 en Algérie	fr_FR
dc.type	Thesis	fr_FR
Appears in Collections:	Mémoires de Master

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