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Arima, modèle de prévision des séries temporelles

Arima, modèle de prévision des séries temporelles

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L'algorithme de moyenne mobile autorégressive intégrée (Arima) est un algorithme statistique qui permet de faire des prévisions des séries temporelles ou chronologiques. C'est un processus utilisé pour la modélisation des séries temporelles. Ce modèle est l'une des bases fondamentales à maîtriser pour évoluer dans l'univers de la data science. On vous en dit plus dans cet article !

Qu'est-ce que Arima ?

Arima est un modèle statistique utilisé pour analyser les données des séries temporelles ou chronologiques en vue de faire des prédictions.

Une série temporelle peut être définie comme un ensemble fini de valeurs numériques qui sont exprimées à partir d'un indice temporel. Il peut s'agir d'une année, d'une journée ou d'une minute. Les séries temporelles sont généralement représentées sous la forme de graphiques pour une meilleure perception de l'évolution et du contexte.

ARIMA est également connu sous le nom de moyenne mobile autorégressive intégrée. Il permet en effet de déterminer les valeurs intégrées aux séries temporelles en s'appuyant sur les précédentes valeurs observées. Avec ce système autorégressif, les fonctions prédictives peuvent être appliquées à un cas isolé. Ce modèle statistique permet surtout de suivre et d'anticiper l'évolution d'un phénomène. C'est une notion mathématique que l'on retrouve souvent dans le domaine de l'économétrie et dans l'analyse statistique.

L'algorithme de moyenne mobile intégrée autorégressive est également très présent dans les processus d'action liés aux intelligences artificielles (IA). Il permet de déterminer une perspective de transformation ou de changement. Le modèle de machine learning qui utilise Arima prend en charge des algorithmes et des calculs spécifiques. Ces algorithmes sont nécessaires pour exprimer une prédiction en se basant sur les précédentes valeurs, sur l'échelle de temps utilisée et sur leurs fluctuations.

Arima prévision séries temporelles

Processus AR

C'est un modèle de régression pour les séries temporelles. Dans ce modèle, la série est expliquée par ses précédentes valeurs. En considérant par exemple un processus stationnaire Xt, on peut estimer qu'il est autorégressif si sa valeur à l'instant t peut être expliquée en utilisant les p, terme précédent du processus.

Processus MA

MA signifie moyenne mobile ou moving average. Une série temporelle Xt peut être considérée comme un processus MA d'ordre p, si sa valeur à l'instant t peut être exprimée comme un bruit blanc (une combinaison d'erreur aléatoire).

Processus ARMA

La combinaison d'un processus AR et MA est appelé processus ARMA. Il est utilisé pour modéliser des séries temporelles plus complexes suivant certaines valeurs. Son mode de fonctionnement est identique à celui d'Arima. Cependant, il ne dispose pas du caractère intégré de ce dernier. De plus, seules les séries temporelles peuvent être modélisées par ce modèle. Il ne modélise pas les séries temporelles ayant une tendance linéaire croissante. Arima a été principalement développé pour pallier ce problème.

Fonction d'auto corrélation ACF

La fonction d'autocorrélation est une mesure de l'association entre des valeurs des séries passées et actuelles. Il indique quelles valeurs de séries passées sont les plus importantes pour prédire les valeurs futures. L'ordre des processus d'un modèle ARIMA peut être déterminé grâce à ces données. C'est la corrélation entre différentes valeurs de séries séparées par k intervalles. La fonction d'autocorrélation permet de préciser les termes autorégressifs dans un modèle ARIMA. Pour interpréter un diagramme d'autocorrélation, il faudra que les données soient stationnaires. Les séries chronologiques stationnaires possèdent en effet une fonction d'autocorrélation et une variance moins constante dans le temps.

Fonction d'autocorrélation partielle PACF

Elle permet de calculer et de faire un graphique de la corrélation entre les observations des séries chronologiques. C'est une mesure de la corrélation entre les observations d'une série chronologique séparée par k unité de temps. Les données des séries devront être collectées et consignées par ordre chronologique. Ces données doivent être enregistrées dans une feuille de travail dans l'ordre de la collecte.

Il est important de collecter pleinement le maximum de données afin d'évaluer correctement la présence de schéma de données ou de tendances. La fonction d'autocorrélation partielle peut être utilisée pour déterminer les modèles Arima. Pour bien utiliser les fonctions d'autocorrélation, les données exploitées doivent être stationnaires.

Quand utiliser Arima ?

L'algorithme de moyenne mobile intégrée autorégressive permet de prédire l'évolution future d'un phénomène. Il est utilisé dans de nombreux domaines.

Le modèle Arima peut être utilisé pour les séries de nombres non saisonniers qui ne présentent pas de série d'événements aléatoires.

Il sert à traiter et analyser les données de ventes d'un magasin de vêtement par exemple. Le modèle Arima peut prévoir des demandes futures comme les cours des actions, les plans de fabrication, les prévisions de vente, etc.

Pour la prévision du cours des actions, le modèle Arima exprime les différences entre les valeurs d'une série au lieu de mesurer les valeurs réelles. Les investisseurs peuvent donc utiliser les modèles Arima pour prévoir l'évolution du cours des actions. Un investisseur utilisant le modèle Arima aurait pu prédire la tendance continue de prix des actions pour éviter les pertes causées par la crise économique de 2008. Dans le domaine médical, l'algorithme de moyenne mobile intégrée autorégressive peut prédire l'incidence d'une épidémie dans une région. Le modèle s'adapte en effet aux fluctuations de données pour faire des prévisions plus ou moins exactes.

utilisation Arima

Comment apprendre Arima ?

Les algorithmes de machine learning comme Arima sont aujourd'hui utilisés dans de nombreux domaines. Ils sont capables de prendre les meilleures décisions à partir des données mises à leur disposition. Connaître et maîtriser ces algorithmes est indispensable pour les personnes qui souhaitent faire carrière dans les métiers de la data ou du machine learning. Il existe aujourd'hui des formations data qui permettent d'apprendre le modèle Arima. Les formations data proposées par Jedha sont les plus recommandées pour les personnes qui souhaitent acquérir rapidement des compétences dans le domaine de l'apprentissage automatique. Jedha propose des formations certifiantes afin d'accompagner les étudiants dans la réalisation de leur projet professionnel.

Nos formations permettent d'acquérir une parfaite maîtrise du modèle Arima. Nos formations sont adaptées pour les permanents qui souhaitent lancer leur carrière dans la data ou monter une startup. Une formation d'introduction est mise à la disposition des apprentis débutants qui souhaitent découvrir l'univers de la Data. Les étudiants bénéficient de formation en data analysis, data engineering, data science et en cybersécurité.

Arima joue un rôle important dans l'univers de la data science et du machine learning. Les formations data proposées par Jedha permettent d'acquérir les compétences nécessaires pour mieux utiliser cet algorithme. Les étudiants ont la possibilité de suivre des cours en présentiel ou à distance, à temps partiel ou à temps plein.

Louana Lelong
Écrit par
Louana Lelong
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Content & Event Manager
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