Interprétation des résultats principaux pour la fonction Analyse de tendance

Suivez la procédure ci-dessous pour interpréter une analyse de tendance. Les principaux résultats comprennent l'équation de tendance ajustée, les mesures d'exactitude et les prévisions.

Etape 1 : Déterminer si le modèle est ajusté à vos données

Examinez le diagramme d'analyse de tendance pour déterminer si votre modèle est ajusté à vos données. Si les valeurs ajustées suivent étroitement les valeurs réelles, le modèle est ajusté à vos données. Idéalement, les points de données doivent être répartis de façon aléatoire autour de la ligne ajustée.
  • Si le modèle est ajusté aux données, vous pouvez utiliser la fonction Lissage exponentiel double et comparer les deux modèles.
  • Si le modèle n'est pas ajusté aux données, exécutez l'analyse une nouvelle fois et sélectionnez un autre type de modèle. Si vous ajustez un modèle linéaire et que vous constatez une courbure dans les données, sélectionnez le modèle, exponentiel, quadratique ou à courbe S. Si aucun des modèles n'est ajusté à vos données, utilisez une autre analyse de série chronologique. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Quelle analyse de série chronologique dois-je utiliser ?.

Sur ce diagramme d'analyse de tendance, les valeurs ajustées suivent étroitement les données, ce qui indique que le modèle est ajusté aux données.

Étape 2 : Comparer l'ajustement de votre modèle à celui d'autres modèles

Utilisez les mesures d'exactitude (MAPE, MAD et MSD) pour comparer l'ajustement de votre modèle à celui d'autres modèles de série chronologique. Ces statistiques ne donnent pas beaucoup d'informations en elles-mêmes, mais elles permettent de comparer les ajustements obtenus à l'aide de différentes méthodes. En règle générale, pour les trois statistiques, plus les valeurs sont basses, meilleur est l'ajustement du modèle. Si aucun même modèle ne réunit les valeurs les plus basses pour les 3 statistiques, la statistique MAPE est généralement celle qui est privilégiée.
Remarque

Les mesures d'exactitude fournissent une indication de l'exactitude à attendre lorsque vous effectuez une prévision sur une période à partir de la fin des données. Ainsi, elles n'indiquent pas l'exactitude des prévisions au-delà d'une période. Si vous comptez utiliser le modèle pour effectuer des prévisions, vous ne devez pas vous fier uniquement aux mesures d'exactitude pour prendre une décision. Vous devez également examiner l'ajustement du modèle pour vous assurer qu'il suit étroitement les données, notamment à la fin de la série, et qu'il en est de même pour les prévisions.

Modèle 1

Mesures de l'exactitude MAPE 8,1976 MAD 3,6215 MSD 22,3936

Modèle 2

Mesures de l'exactitude MAPE 6,9551 MAD 2,7506 MSD 11,2702
Résultats principaux : MAPE, MAD, MSD

Dans ces résultats, les trois statistiques sont plus faibles pour le 2e modèle que pour le 1er. Par conséquent, le 2e modèle est le mieux ajusté.

Etape 3 : Déterminer si les prévisions sont exactes

Examinez la fin du diagramme d'analyse de tendance et les prévisions pour déterminer si ces dernières ont des chances d'être exactes. Les valeurs ajustées doivent suivre étroitement les données, notamment à la fin de la série. Si les valeurs ajustées s'écartent des valeurs des données vers la fin de la série, il se peut que la tendance sous-jacente soit modifiée. Si c'est le cas, le modèle peut générer des prévisions inexactes. Dans ce cas, collectez davantage de données pour déterminer si la tendance est moins constante sur une période plus longue.

Même si vos prévisions semblent exactes, faites attention aux prévisions qui portent sur des moments distants de plus de 3 périodes dans le futur. Les tendances observées sur une petite plage de données peuvent faire partie d'un plus grand cycle et ne pas durer. Les tendances pouvant être instables, vous ne devez faire de prévisions que pour 2 ou 3 périodes à l'avenir.

Sur ce diagramme d'analyse de tendance, les valeurs ajustées suivent étroitement les données, notamment à la fin de la série. Vous pouvez en conclure que les prévisions pour les 3 prochains mois sont exactes.

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