Séries temporelles avec RAccueil Catalogue de formation Séries temporelles avec R Analyse Data Science Open Source Inter-entreprise Intra-entreprise Distanciel Blended Présentiel Français Anglais Objectifs Savoir traiter les séries temporelles avec R Prérequis Connaitre les bases du logiciel R, avoir suivi la formation « Initiation à R » Aisance avec les outils informatiques Moyens pédagogiques et d’encadrement Plateforme digitale de formation dédiée (LMS). Séances avec le formateur, Support pédagogiques format numérique, alternance entre théorique et pratique, Etudes de cas concrets. Dispositif de suivi et d’évaluation des acquis Mise en pratique et exercices durant la formation, questionnaires d’évaluation à chaud. Résultats & compétences attendus à l’issue de la formation Maîtriser le traitement des données de type série temporelle avec le logiciel R. Programme de la formation Introduction Tendances et composantes saisonnières Indices descriptifs d’une série temporelle Lissages exponentiels Lissage simple Lissage double Estimation et élimination de la tendance et de la saisonnalité Bruit blanc Processus stationnaire Estimation paramétrique de la tendance Estimation non paramétrique Elimination de la tendance et de la saisonnalité Modélisation des séries stationnaires Auto-corrélation partielle Les processus auto-régressifs Les processus en moyenne mobile Les processus mixtes ARMA Tableau des propriétés Estimation et choix de modèle Processus ARIMA et SARIMA Télécharger le programme complet Durée 14 heures Niveau Intermédiaire Public Toute personne ayant besoin de traiter des séries temporelles. Participants 8 personnes maximum Inter: 999 EUR HT / personne Intra: nous consulter pour un devis perosnnalisé Vous recherchez des informations sur une formation ? Vous souhaitez mettre en place une session de formation sur mesure ? Contactez notre équipe pédagogique ! Remarque : JavaScript est requis pour ce contenu. Stata Stata est un logiciel complet et intégré qui répond à tous vos besoins en matière de science des données : manipulation des données, visualisation, statistiques et rapports automatisés. En savoir plus