« Modélisation : Processus de méthode d'analyse harmonique » : différence entre les versions
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: Soit elle est stable et c'est facile alors d'extrapoler, soit elle évolue anachroniquement ,ce qui fait qu'une modélisation des paramètres des paramètres du modèle est nécessaire. |
: Soit elle est stable et c'est facile alors d'extrapoler, soit elle évolue anachroniquement ,ce qui fait qu'une modélisation des paramètres des paramètres du modèle est nécessaire. |
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: Ce processus est répétitif et une modélisation aval des paramètres peut se faire. |
: Ce processus est répétitif et une modélisation aval des paramètres amont de la modélisation amont peut se faire. Qui fait apparaître les paramètres aval. Ceci autant de fois qu'il faut afin d'épurer l'évolution des données et la rendre lisible, analysable, prévisible. |
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'''Il existe peu de méthodes d'extrapolation poussée, et aucune générale. |
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: Les régressions exponentielles. |
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: Les analyses par ondelettes dont celle de Daubechies |
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: La moyenne glissante dans l'analyse des variations saisonnières |
: La moyenne glissante dans l'analyse des variations saisonnières. |
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Version du 13 mai 2021 à 13:46
La modéIisation est recherchée et sert à l'extrapolation.
- Soit elle est stable et c'est facile alors d'extrapoler, soit elle évolue anachroniquement ,ce qui fait qu'une modélisation des paramètres des paramètres du modèle est nécessaire.
- Ce processus est répétitif et une modélisation aval des paramètres amont de la modélisation amont peut se faire. Qui fait apparaître les paramètres aval. Ceci autant de fois qu'il faut afin d'épurer l'évolution des données et la rendre lisible, analysable, prévisible.
Il existe peu de méthodes d'extrapolation poussée, et aucune générale. Elles sont presque toutes construites à partir de modèles de régression.
- La régression linéaire avec des limites d'erreur.
- Les régressions monomiales et polynomiales pures
- Les régressions exponentielles.
Deux se distinguent :
- Les analyses par ondelettes dont celle de Daubechies .
- La moyenne glissante dans l'analyse des variations saisonnières.