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Analyse de données climatiques de 1850 à 2015

Livre blanc gratuit

Analyse de données climatiques de 1850 à 2015

Le but de cette analyse est de décrire, visualiser et prédire l’évolution des températures à l’échelle de la planète. Pour cela nous utilisons le module d’analyse de séries chronologiques de XLSTAT.

Langue:

Français

Description

L’analyse de données temporelles est une branche spécifique de l’analyse des données et de la statistique. Ce type de données est appelé « séries chronologiques ». Nous allons présenter ici différentes méthodes permettant l’analyse de ce type de données. Les données utilisées ici sont des données mensuelles de température de l’air et des océans de 1850 à 2015. Ces données peuvent être téléchargées librement à l’adresse suivante: [http://berkeleyearth.org/data/](http://berkeleyearth.org/data/)

Sommaire

  • Introduction
  • Visualisation de séries chronologiques
  • Analyse descriptive de séries chronologiques
  • Décomposition de la saisonnalité d’une série chronologique
  • Lissage de Holt Winters
  • Test de stationnarité
  • Différenciation d’une série chronologique
  • Test de stationnarité sur la série différenciée
  • ACF et PACF sur la série différenciée pour modèle ARIMA
  • Modèle ARIMA
  • Conclusion

Rédigé par

Amaury Labenne

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Consultant senior en statistique

Consultant senior en statistique, Amaury Labenne détient un doctorat en mathématiques appliquées. Lors de sa thèse de doctorat sur les méthodes de réduction de dimension, il enseigne les statistiques et leurs usages à l’université. En 2016, Amaury rejoint l’équipe R&D de Addinsoft dont il prend la direction jusqu’en 2020. A ce titre, il prend part au développement et à l’amélioration de fonctionnalités statistiques majeures du logiciel XLSTAT. Amaury Labenne est aujourd’hui consultant data scientist senior. Il dispense également des formations sur l’analyse de données et la statistique. Très pédagogue, il sait s’adapter à son public. Il privilégie une méthode d’enseignement basée sur l’exemple et sur des applications réelles orientées métier plutôt que sur l’explication théorique et mathématique des méthodes utilisées.

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