AI Glossary
The complete dictionary of Artificial Intelligence
Décomposition Saisonnière
Méthode statistique permettant de séparer une série temporelle en trois composantes fondamentales : tendance, saisonnalité et résidus pour mieux analyser et prévoir les données temporelles.
Tendance
Composante à long terme d'une série temporelle représentant la direction générale des données sur une période étendue, qu'elle soit croissante, décroissante ou stable.
Modèle Additif
Type de décomposition où la série temporelle est considérée comme la somme de ses composantes : Y = Tendance + Saisonnalité + Résidus, adapté lorsque les variations saisonnières sont constantes en amplitude.
Modèle Multiplicatif
Type de décomposition où la série temporelle est considérée comme le produit de ses composantes : Y = Tendance × Saisonnalité × Résidus, utilisé lorsque les variations saisonnières varient proportionnellement à la tendance.
STL (Seasonal and Trend decomposition using Loess)
Algorithme robuste de décomposition saisonnière utilisant la régression locale (LOESS) pour estimer séparément les composantes saisonnières et de tendance, particulièrement efficace pour les données avec forte saisonnalité.
X-13-ARIMA-SEATS
Méthodologie avancée de décomposition saisonnière développée par le US Census Bureau combinant ARIMA et SEATS, largement utilisée pour les ajustements calendaires et les données économiques officielles.
Filtre de Hodrick-Prescott
Outil d'extraction de tendance qui sépare une série temporelle en composante tendancielle lisse et composante cyclique, en minimisant les fluctuations de la tendance sous contrainte de lissage paramétrée.
Moyennes Mobiles
Technode lissage calculant la moyenne successive de sous-ensembles de données pour éliminer les fluctuations à court terme et révéler les tendances sous-jacentes dans les séries temporelles.
Décomposition par Wavelet
Technique avancée utilisant les transformées en ondelettes pour décomposer une série temporelle en différentes fréquences temporelles, capturant efficacement les patterns non stationnaires et multi-échelles.
Décomposition SVD (Singular Value Decomposition)
Méthode matricielle de décomposition appliquée aux séries temporelles multivariées, séparant les données en composantes orthogonales pour isoler tendances communes et patterns saisonniers.
Méthode de Census X-12
Procédure standardisée de désaisonnalisation développée par le US Census Bureau, utilisant des filtres et modèles ARIMA pour ajuster les effets calendaires et extraire les composantes saisonnières.
Décomposition Empirique des Modes
Technique adaptative décomposant les signaux non linéaires et non stationnaires en fonctions intrinsèques de mode, révélandant les oscillations cachées à différentes échelles temporelles.