Prévision
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Modèle ARIMA
ARIMALe modèle ARIMA est une méthode statistique utilisée pour la prévision des séries temporelles, combinant l'autorégression, l'intégration et les moyennes mobiles.
Moyenne Mobile Intégrée Auto-Régressive
ARIMALe modèle ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) est un modèle d'analyse statistique utilisé pour prévoir des séries temporelles.
Modèle autoregressif
RAUn modèle autoregressif prédit les valeurs futures en se basant sur les valeurs passées dans une série temporelle.
Lissage exponentiel
La lissage exponentiel est une technique de prévision qui utilise des moyennes pondérées des données passées pour prédire les valeurs futures.
Erreur de prévision
L'erreur de prévision fait référence à la différence entre les valeurs prédites et réelles dans les modèles prédictifs.
Erreur Absolue Moyenne en Pourcentage
MAPEL'erreur absolue moyenne en pourcentage mesure la précision d'un modèle de prévision en pourcentage.
Prévision multi-étapes
MSFLa prévision Multi-Étapes prévoit des valeurs futures sur plusieurs intervalles de temps en se basant sur des données historiques, souvent à l'aide de techniques avancées d'IA.
Prévision naïve
La prévision naïve est une méthode de prévision simple qui utilise des données passées pour prédire les valeurs futures sans modèles complexes.