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dc.contributor.authorLaib, Mohammed-
dc.date.accessioned2020-10-15T11:49:19Z-
dc.date.available2020-10-15T11:49:19Z-
dc.date.issued2020-09-26-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/6391-
dc.descriptionill., Bibliogr.fr_FR
dc.description.abstractL’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.isofrfr_FR
dc.publisherUniversité Blida 1fr_FR
dc.subjectSérie temporellefr_FR
dc.subjectBox-Jenkinsfr_FR
dc.subjectFiltre de Kalmanfr_FR
dc.subjectARMAfr_FR
dc.subjectARIMAfr_FR
dc.titleModélisation et prévision par des modèles temporelesfr_FR
dc.title.alternativeapplication sur COVID19 en Algériefr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Mémoires de Master

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