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string(1362) ""ARIMA X-11 est une méthode de désaisonnalisation utilisée pour ajuster les séries chronologiques en éliminant les effets saisonniers et en les rendant comparables entre les différentes périodes de l'année. Il s'agit d'un algorithme sophistiqué qui utilise des techniques de modélisation statistique pour identifier les tendances saisonnières et ajuster les données en conséquence.
ARIMA signifie "AutoRegressive Integrated Moving Average" et fait référence à un modèle statistique qui prend en compte à la fois les tendances et les variations aléatoires dans les données. X-11 est une version plus récente de la méthode originale X-11, qui a été développée par le Bureau of the Census des États-Unis pour corriger les séries chronologiques des données économiques et financières.
La méthode ARIMA X-11 utilise des modèles de régression multiples pour estimer les tendances saisonnières et non saisonnières dans les données et ajuster les séries en conséquence. Elle utilise également des techniques de lissage et d'analyse spectrale pour réduire le bruit et améliorer la précision des prévisions.
En fin de compte, la méthode ARIMA X-11 permet de produire des séries chronologiques désaisonnalisées et cohérentes qui sont plus faciles à interpréter et à utiliser pour l'analyse économique et financière.""
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ARIMA X-11
« ARIMA X-11 est une méthode de désaisonnalisation utilisée pour ajuster les séries chronologiques en éliminant les effets saisonniers et en les rendant comparables entre les différentes périodes de l’année. Il s’agit d’un algorithme sophistiqué qui utilise des techniques de modélisation statistique pour identifier les tendances saisonnières et ajuster les données en conséquence.
ARIMA signifie « AutoRegressive Integrated Moving Average » et fait référence à un modèle statistique qui prend en compte à la fois les tendances et les variations aléatoires dans les données. X-11 est une version plus récente de la méthode originale X-11, qui a été développée par le Bureau of the Census des États-Unis pour corriger les séries chronologiques des données économiques et financières.
La méthode ARIMA X-11 utilise des modèles de régression multiples pour estimer les tendances saisonnières et non saisonnières dans les données et ajuster les séries en conséquence. Elle utilise également des techniques de lissage et d’analyse spectrale pour réduire le bruit et améliorer la précision des prévisions.
En fin de compte, la méthode ARIMA X-11 permet de produire des séries chronologiques désaisonnalisées et cohérentes qui sont plus faciles à interpréter et à utiliser pour l’analyse économique et financière. »
