Exemple pour la fonction ARIMA

Un analyste d'un département d'études sur l'emploi étudie les tendances de trois secteurs pendant 5 ans (60 mois). L'analyste effectue une ARIMA pour ajuster un modèle pour le secteur commercial.

  1. Ouvrez le fichier de données échantillons, TendancesEmploi.MTW.
  2. Sélectionnez Stat > Série chronologique > ARIMA.
  3. Dans la zone Série, saisissez Commerce.
  4. Dans Autorégressif, sous Aucune saisonnalité, entrez 1.
  5. Cliquez sur Graphiques, puis sélectionnez ACF des valeurs résiduelles.
  6. Cliquez sur OK.

Interprétation des résultats

Le terme de moyenne mobile a une valeur de p inférieure au seuil de signification de 0,05. L'analyste en conclut que le coefficient du terme de moyenne mobile est statistiquement différent de 0 et conserve le terme dans le modèle. Les valeurs de p des statistiques du Khi deux de Ljung-Box sont toutes supérieures à 0,05 et aucune des corrélations de la fonction d'autocorrélation des valeurs résiduelles n'est significative. L'analyste conclut que le modèle respecte l'hypothèse selon laquelle les valeurs résiduelles sont indépendantes.

Modèle ARIMA : Commerce

Estimations à chaque itération Itération SCE Paramètres 0 543,908 0,100 90,090 1 467,180 -0,050 105,068 2 412,206 -0,200 120,046 3 378,980 -0,350 135,024 4 367,545 -0,494 149,372 5 367,492 -0,503 150,341 6 367,492 -0,504 150,410 7 367,492 -0,504 150,415 Modification relative dans chaque estimation inférieure à 0,001
Estimations finales des paramètres Valeur Valeur Type Coeff Coef ErT de T de p AR 1 -0,504 0,114 -4,42 0,000 Constante 150,415 0,325 463,34 0,000 Moyenne 100,000 0,216

Nombre d'observations : 60

Somme des carrés des valeurs résiduelles Somme des DL carrés CM 58 366,733 6,32299 Prévisions rétrospectives exclues
Box-Pierce (Ljung-Box) modifiée Statistique du Khi deux Décalage 12 24 36 48 Khi deux 4,05 12,13 25,62 32,09 DL 10 22 34 46 Valeur de p 0,945 0,955 0,849 0,940
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