commentaire time analysis
DownloadTélécharger
Actions
Vote :
ScreenshotAperçu
Informations
Catégorie :Category: nCreator TI-Nspire
Auteur Author: NSRBIKE
Type : Classeur 3.0.1
Page(s) : 1
Taille Size: 5.96 Ko KB
Mis en ligne Uploaded: 24/10/2024 - 08:57:11
Uploadeur Uploader: NSRBIKE (Profil)
Téléchargements Downloads: 1
Visibilité Visibility: Archive publique
Shortlink : http://ti-pla.net/a4272671
Type : Classeur 3.0.1
Page(s) : 1
Taille Size: 5.96 Ko KB
Mis en ligne Uploaded: 24/10/2024 - 08:57:11
Uploadeur Uploader: NSRBIKE (Profil)
Téléchargements Downloads: 1
Visibilité Visibility: Archive publique
Shortlink : http://ti-pla.net/a4272671
Description
Fichier Nspire généré sur TI-Planet.org.
Compatible OS 3.0 et ultérieurs.
<<
Voici le texte en format simple pour que vous puissiez copier-coller : --- ### 1. **Décrire la Série Chronologique** Commencez par expliquer ce que représente la série chronologique, si l'information est disponible : - **Nature des données** : Expliquer ce que représente laxe des X (temps) et laxe des Y (la variable observée). - Exemple : "L'axe des X représente les mois entre 2015 et 2020, tandis que l'axe des Y représente les ventes mensuelles en dollars." --- ### 2. **Observer la Tendance Globale** Identifiez s'il y a une tendance évidente : - **Tendance croissante ou décroissante** : La série monte-t-elle ou descend-elle globalement au fil du temps ? - Exemple : "On observe une tendance globale à la hausse dans les ventes entre 2015 et 2020." - **Absence de tendance** : Si les données ne semblent pas avoir de direction particulière (pas de hausse ou de baisse notable). - Exemple : "Les données semblent stables sans tendance évidente." --- ### 3. **Identifier la Saisonnalité** Cherchez des motifs qui se répètent à intervalles réguliers (périodicité) : - **Modèles saisonniers réguliers** : Y a-t-il des pics ou des creux réguliers ? - Exemple : "Il y a un motif saisonnier évident avec des pics de ventes récurrents chaque été." - **Périodicité** : Quelle est la période des cycles ? Annuel, mensuel, hebdomadaire ? - Exemple : "Les ventes montrent un cycle annuel avec des pics récurrents chaque décembre." --- ### 4. **Identifier les Cycles à Long Terme** Différenciez la saisonnalité des cycles économiques ou autres fluctuations à long terme qui dépassent un an : - **Cyclical pattern** : Il peut y avoir des fluctuations sur plusieurs années dues à des phénomènes économiques ou autres. - Exemple : "En dehors de la saisonnalité, il y a des cycles économiques d'environ 3 ans avec des périodes de récession et de reprise." --- ### 5. **Analyser les Anomalies et les Outliers** Recherchez des anomalies ou des valeurs aberrantes : - **Anomalies** : Des pics ou des creux inattendus, des événements rares. - Exemple : "En juin 2017, il y a un pic exceptionnel dans les ventes qui ne suit pas la tendance saisonnière habituelle." - **Explication potentielle** : S'il y a des informations externes, vous pouvez faire des hypothèses sur les causes de ces anomalies (changement de politique, événements uniques, etc.). --- ### 6. **Mentionner la Variabilité ou la Volatilité** Commentez la variabilité des données : - **Volatilité constante ou variable** : Les fluctuations sont-elles régulières ou irrégulières ? - Exemple : "La série montre une grande volatilité avec des fluctuations très irrégulières après 2018." - **Niveaux de variation** : Les écarts entre les valeurs sont-ils importants ou faibles ? - Exemple : "La variabilité est modérée, mais on observe quelques pics significatifs." --- ### 7. **Interpréter les Résultats Généraux** Résumez les principales observations : - **Synthèse** : Résumez la tendance générale, les cycles, la saisonnalité, et les anomalies. - Exemple : "Globalement, la série montre une tendance haussière avec des motifs saisonniers annuels prononcés et quelques anomalies inexplicables autour de 2017." --- ### 8. **Prédiction et Commentaires** Si on vous demande de prédire ou d'évaluer : - **Projection** : Sur la base de ce que vous avez observé, comment la série pourrait-elle évoluer dans le futur ? - Exemple : "Si la tendance actuelle se poursuit, on pourrait s'attendre à une hausse continue des ventes avec des cycles saisonniers réguliers." - **Interprétation des anomalies** : Peut-on expliquer ou interpréter des événements spécifiques dans la série ? --- ### Récapitulatif des Étapes : 1. **Décrire la série** : Nature des données (X et Y). 2. **Observer la tendance** : Hausse, baisse, stabilité. 3. **Identifier la saisonnalité** : Motifs récurrents. 4. **Rechercher des cycles longs** : Fluctuations sur plusieurs années. 5. **Détecter les anomalies** : Pics ou creux inhabituels. 6. **Analyser la volatilité** : Fluctuations régulières ou irrégulières. 7. **Synthétiser** : Faire un résumé global. 8. **Proposer des prévisions ou des explications**. --- Vous pouvez copier-coller ce texte pour vos besoins d'analyse de séries chronologiques. Here is the text in English, formatted for easy copy-paste: --- ### 1. **Describe the Time Series** Start by explaining what the time series represents, if the information is available: - **Nature of the data**: Explain what the X-axis (time) and Y-axis (the observed variable) represent. - Example: "The X-axis represents the months from 2015 to 2020, while the Y-axis represents monthly sales in dollars." --- ### 2. **Observe the Overall Trend** Identify if there is an obvious trend: - **Upward or downward trend**: Is the series increasing or decreasing overall over time? - Example: "We observe an overall upward trend in sales between 2015 and 2020." - **No trend**: If the data seems stable with no significant change over time. - Example: "The
[...]
>>
Compatible OS 3.0 et ultérieurs.
<<
Voici le texte en format simple pour que vous puissiez copier-coller : --- ### 1. **Décrire la Série Chronologique** Commencez par expliquer ce que représente la série chronologique, si l'information est disponible : - **Nature des données** : Expliquer ce que représente laxe des X (temps) et laxe des Y (la variable observée). - Exemple : "L'axe des X représente les mois entre 2015 et 2020, tandis que l'axe des Y représente les ventes mensuelles en dollars." --- ### 2. **Observer la Tendance Globale** Identifiez s'il y a une tendance évidente : - **Tendance croissante ou décroissante** : La série monte-t-elle ou descend-elle globalement au fil du temps ? - Exemple : "On observe une tendance globale à la hausse dans les ventes entre 2015 et 2020." - **Absence de tendance** : Si les données ne semblent pas avoir de direction particulière (pas de hausse ou de baisse notable). - Exemple : "Les données semblent stables sans tendance évidente." --- ### 3. **Identifier la Saisonnalité** Cherchez des motifs qui se répètent à intervalles réguliers (périodicité) : - **Modèles saisonniers réguliers** : Y a-t-il des pics ou des creux réguliers ? - Exemple : "Il y a un motif saisonnier évident avec des pics de ventes récurrents chaque été." - **Périodicité** : Quelle est la période des cycles ? Annuel, mensuel, hebdomadaire ? - Exemple : "Les ventes montrent un cycle annuel avec des pics récurrents chaque décembre." --- ### 4. **Identifier les Cycles à Long Terme** Différenciez la saisonnalité des cycles économiques ou autres fluctuations à long terme qui dépassent un an : - **Cyclical pattern** : Il peut y avoir des fluctuations sur plusieurs années dues à des phénomènes économiques ou autres. - Exemple : "En dehors de la saisonnalité, il y a des cycles économiques d'environ 3 ans avec des périodes de récession et de reprise." --- ### 5. **Analyser les Anomalies et les Outliers** Recherchez des anomalies ou des valeurs aberrantes : - **Anomalies** : Des pics ou des creux inattendus, des événements rares. - Exemple : "En juin 2017, il y a un pic exceptionnel dans les ventes qui ne suit pas la tendance saisonnière habituelle." - **Explication potentielle** : S'il y a des informations externes, vous pouvez faire des hypothèses sur les causes de ces anomalies (changement de politique, événements uniques, etc.). --- ### 6. **Mentionner la Variabilité ou la Volatilité** Commentez la variabilité des données : - **Volatilité constante ou variable** : Les fluctuations sont-elles régulières ou irrégulières ? - Exemple : "La série montre une grande volatilité avec des fluctuations très irrégulières après 2018." - **Niveaux de variation** : Les écarts entre les valeurs sont-ils importants ou faibles ? - Exemple : "La variabilité est modérée, mais on observe quelques pics significatifs." --- ### 7. **Interpréter les Résultats Généraux** Résumez les principales observations : - **Synthèse** : Résumez la tendance générale, les cycles, la saisonnalité, et les anomalies. - Exemple : "Globalement, la série montre une tendance haussière avec des motifs saisonniers annuels prononcés et quelques anomalies inexplicables autour de 2017." --- ### 8. **Prédiction et Commentaires** Si on vous demande de prédire ou d'évaluer : - **Projection** : Sur la base de ce que vous avez observé, comment la série pourrait-elle évoluer dans le futur ? - Exemple : "Si la tendance actuelle se poursuit, on pourrait s'attendre à une hausse continue des ventes avec des cycles saisonniers réguliers." - **Interprétation des anomalies** : Peut-on expliquer ou interpréter des événements spécifiques dans la série ? --- ### Récapitulatif des Étapes : 1. **Décrire la série** : Nature des données (X et Y). 2. **Observer la tendance** : Hausse, baisse, stabilité. 3. **Identifier la saisonnalité** : Motifs récurrents. 4. **Rechercher des cycles longs** : Fluctuations sur plusieurs années. 5. **Détecter les anomalies** : Pics ou creux inhabituels. 6. **Analyser la volatilité** : Fluctuations régulières ou irrégulières. 7. **Synthétiser** : Faire un résumé global. 8. **Proposer des prévisions ou des explications**. --- Vous pouvez copier-coller ce texte pour vos besoins d'analyse de séries chronologiques. Here is the text in English, formatted for easy copy-paste: --- ### 1. **Describe the Time Series** Start by explaining what the time series represents, if the information is available: - **Nature of the data**: Explain what the X-axis (time) and Y-axis (the observed variable) represent. - Example: "The X-axis represents the months from 2015 to 2020, while the Y-axis represents monthly sales in dollars." --- ### 2. **Observe the Overall Trend** Identify if there is an obvious trend: - **Upward or downward trend**: Is the series increasing or decreasing overall over time? - Example: "We observe an overall upward trend in sales between 2015 and 2020." - **No trend**: If the data seems stable with no significant change over time. - Example: "The
[...]
>>
