Bonjour JMP-Com,
J'ai reçu cette question d'un client qui souhaitait utiliser des modèles ARIMA ou des prévisions de séries chronologiques (TSF) pour son application.
La colonne 1 est un horodatage
Colonne 2- La colonne N contient les points de données
La question : la plate-forme ARIMA ou la TSF peuvent-elles tenir compte des contributions des points de retard qui se situent dans une échelle de temps différente ?
Par exemple; disons que j'ai des données de ventes mensuelles et que je sais que les ventes d'avril ont un impact sur les ventes de juin. Je sais donc qu'un décalage de 2 mois est important pour mon modèle. Mais y a-t-il un décalage hebdomadaire/quotidien/horaire qui peut également avoir un impact sur aujourd'hui ? Je sais donc qu'un décalage de 2 mois est important, mais puis-je voir si un décalage d'il y a 3 semaines est également important ?
Les mois et les semaines sont sur des échelles de temps différentes et le client dispose de données exprimées en minutes. Mais ils veulent savoir quelle échelle de temps serait la plus importante pour leur modèle de série chronologique : annuelle, trimestrielle, mensuelle, hebdomadaire. ET s'il est possible pour un modèle de série chronologique d'utiliser des points de décalage à différentes échelles de temps.
Merci,
amoureux
