Étude de cas : changement climatique

Analyse des séries temporelles en Python

Rob Reider

Adjunct Professor, NYU-Courant Consultant, Quantopian

Analyse des données de température

  • Données de température :
    • New York City, 1870–2016
    • Téléchargées depuis la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)
  • Convertir l'index en objet datetime
  • Tracer les données
Analyse des séries temporelles en Python

Analyse des données de température

  • Tester la marche aléatoire
  • Prendre les premières différences
  • Calculer l'ACF et la PACF
  • Ajuster quelques modèles AR, MA et ARMA
  • Utiliser le critère d'information pour choisir le meilleur modèle
  • Prévoir la température sur les 30 prochaines années
Analyse des séries temporelles en Python

Passons à la pratique !

Analyse des séries temporelles en Python

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