Séries temporelles avec R

Ce livre étudie sous un angle original le concept de « série temporelle

», dont la complexité théorique et l’utilisation sont souvent source

de difficultés. La théorie distingue par exemple les notions de séries

« stationnaire » et « non stationnaire », mais il n’est pas rare de pouvoir

modéliser une série par deux modèles incompatibles. De plus,

un peu d’intimité avec les séries montre qu’on peut s’appuyer sur des

graphiques variés pour en comprendre assez rapidement la structure,

avant toute modélisation.

Ainsi, au lieu d’étudier des méthodes de modélisation, puis de les illustrer,

l’auteur prend ici le parti de s’intéresser à un nombre limité de

séries afin de trouver ce qu’on peut dire de chacune. Avant d’aborder

ces études de cas, il procède à quelques rappels et présente les graphiques

pour séries temporelles générées avec R. Il revient ensuite

sur des notions fondamentales de statistique mathématique, puis révise

les concepts et les modèles classiques de séries. Il présente les

structures de séries temporelles dans R et leur importation. Il revisite

le lissage exponentiel à la lumière des travaux les plus récents. Un

chapitre est consacré à la simulation. Sept séries sont ensuite étudiées

en confrontant plusieurs approches.

[…] la lecture de cet ouvrage, couplée avec les mises en oeuvre qui y

sont indiquées, permettra au lecteur de s’initier à la démarche à suivre,

dès les « explorations » qui précèdent les modélisations, devant des

séries de natures différentes et, surtout, impliquant des questionnements

divers en fonction des besoins des fournisseurs et utilisateurs…

De cet ouvrage ressort en particulier une « déontologie » dans l’approche

d’une série temporelle, faite d’opiniâtreté dans la recherche du

(ou des) modèle(s) pertinent(s) et de lucidité devant ce que les modèles

« captent » ou ne captent pas.

Jean-Pierre Raoult, Statistique et Enseignement, 2(1), 89-90.