Prévision et séries chronologiques
Forecasting: Principles and Practice
Hyndman, R. J., et Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice, 3e édition. OTexts.
Référence centrale pour les moyennes mobiles, le lissage exponentiel, les modèles ARIMA, la validation de modèles de prévision et les prévisions avec R. Le livre utilise les packages modernes du tidyverse et fable.
Niveau : premier cycle avancé / maîtrise.
Statut : lecture gratuite en ligne sur OTexts. La page d'accueil ne présente pas ce livre comme une ressource sous licence ouverte de réutilisation.
Comment utiliser ces lectures
Préparer les travaux en R
Utilisez R for Data Science pour revoir les manipulations de données, les graphiques avec ggplot2 et les bonnes pratiques de projets reproductibles.
Approfondir la modélisation
Utilisez An Introduction to Statistical Learning pour consolider la régression, la validation croisée, la sélection de variables et les premiers modèles d'apprentissage statistique.
Travailler les prévisions
Utilisez Forecasting: Principles and Practice comme référence principale pour les séries chronologiques, le lissage exponentiel, les modèles ARIMA et la validation des prévisions.
Les autres références servent de soutien pour revoir les notions statistiques ou pour obtenir un traitement plus théorique et francophone des séries chronologiques.