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  • Format: ePub

Cet ouvrage explore les méthodes de prédiction autoprojectives déterministes de séries temporelles, outils essentiels en science des données et, plus particulièrement, en intelligence artificielle prédictive. Les modèles de Holt Winters, de Brown, de moyenne mobile, les modèles exponentiels en général, les modèles d'espace d'état et les modèles de séries temporelles utilisant des réseaux de neurones sont abordés. Divers exercices sont développés à l'aide des fonctions de prédiction du logiciel R pour les modèles de séries temporelles.

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  • Größe: 9.37MB
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Produktbeschreibung
Cet ouvrage explore les méthodes de prédiction autoprojectives déterministes de séries temporelles, outils essentiels en science des données et, plus particulièrement, en intelligence artificielle prédictive. Les modèles de Holt Winters, de Brown, de moyenne mobile, les modèles exponentiels en général, les modèles d'espace d'état et les modèles de séries temporelles utilisant des réseaux de neurones sont abordés. Divers exercices sont développés à l'aide des fonctions de prédiction du logiciel R pour les modèles de séries temporelles.


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Autorenporträt
PhD. Mathematician, Economist and Government Statistician. Professor at the Complutense University of Madrid in the Department of Statistics and Data Science. Author of more than 100 books and articles on Mathematics, Statistics, Economics, and Computer Science.