# A tibble: 13 × 5
term estimate std.error statistic p.value
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 (Intercept) 281179. 4590. 61.3 1.73e-46
2 indice_temps 2884. 71.9 40.1 5.03e-38
3 mois_labelfévrier 526. 5975. 0.0880 9.30e- 1
4 mois_labelmars 12456. 5976. 2.08 4.26e- 2
5 mois_labelavril 12229. 5978. 2.05 4.64e- 2
6 mois_labelmai 22021. 5981. 3.68 5.96e- 4
7 mois_labeljuin 10450. 5985. 1.75 8.73e- 2
8 mois_labeljuillet -8853. 5990. -1.48 1.46e- 1
9 mois_labelaoût -6051. 5995. -1.01 3.18e- 1
10 mois_labelseptembre -8791. 6002. -1.46 1.50e- 1
11 mois_labeloctobre -987. 6009. -0.164 8.70e- 1
12 mois_labelnovembre 12157. 6017. 2.02 4.91e- 2
13 mois_labeldécembre 32705. 6026. 5.43 1.96e- 6Capsule 3 - Ajuster un modèle tendance-saisonnalité
MQT-2101 - Analyse et modélisation des données
Pourquoi ça compte
Un modèle simple peut rendre un budget plus défendable.
Quelle structure le modèle additif suppose-t-il?
Une régression avec indice de temps et facteur mois suppose que les écarts saisonniers restent approximativement constants quand le niveau change.
Objectifs de la capsule
- Ajuster un modèle avec tendance et mois.
- Diagnostiquer une structure saisonnière restante.
- Vérifier si la saisonnalité restante est structurée.
Le modèle additif impose une forme précise
- Le modèle est additif.
- Les résidus doivent être inspectés.
- Une amplitude croissante suggère une autre structure.
Ajuster tendance et mois ensemble
Quand l’amplitude croît avec le niveau
Si l’amplitude saisonnière croît avec les ventes, une transformation logarithmique peut être plus appropriée.
Plus de coefficients ne garantit rien
Choisir le modèle uniquement parce qu’il produit davantage de coefficients ne garantit ni une meilleure prévision ni une meilleure interprétation.
À retenir
1
Le modèle doit représenter un motif utile.
2
Les résidus révèlent ce qui reste à expliquer.
3
La décision reste liée aux données disponibles.
Production autonome 8.3
Nommez un graphique de résidus qui pourrait signaler qu’un modèle additif est insuffisant.
Auto-vérification
- Toutes les méthodes utilisent la même période de validation.
- J’ai interprété l’erreur dans son unité.
- J’ai relié le résultat à une décision et à une limite.
