ARIMA - Généralités

La fonction ARIMA permet d'indiquer un modèle pour les données de série chronologique pouvant contenir des composantes autorégressives, de différenciation et de moyenne mobile. Vous pouvez utiliser ce modèle pour générer des prévisions.

La modélisation ARIMA (moyenne mobile autorégressive intégrée) ajuste un modèle ARIMA de Box-Jenkins à une série chronologique. Chaque terme d'un modèle ARIMA représente une étape de la construction du modèle jusqu'à ce qu'il ne reste que les éléments parasites (bruit) aléatoires. A la différence des autres méthodes de série chronologique, la modélisation ARIMA utilise les techniques corrélationnelles. Vous pouvez utiliser l'ARIMA pour modéliser des schémas pouvant ne pas être visibles sur les courbes de vos données.

Par exemple, la personne chargée de planifier le budget d'une petite succursale utilise un modèle ARIMA pour prévoir les dépenses en eau et en électricité des trois prochaines périodes.

Où trouver cette analyse ?

Pour effectuer une analyse ARIMA, sélectionnez Stat > Série chronologique > ARIMA.

En utilisant ce site, vous acceptez l'utilisation de cookies à des fins d'analyse et de personnalisation du contenu.  Lisez notre politique