Fréquence d'échantillonnage

Analyse de séries temporelles en R

David S. Matteson

Associate Professor at Cornell University

Fréquence d'échantillonnage : exacte

  • Certaines séries temporelles sont exactement à intervalles réguliers.

Analyse de séries temporelles en R

Fréquence d'échantillonnage : approximative

  • D'autres ne sont qu'approximativement à intervalles réguliers.

Analyse de séries temporelles en R

Fréquence d'échantillonnage : valeurs manquantes

  • Certaines sont régulières, mais avec des valeurs manquantes.

Analyse de séries temporelles en R

Hypothèses de base

Hypothèses simplificatrices pour les séries temporelles :

  • Les observations successives sont également espacées.
  • Utiliser un indice d'observation en temps discret.
  • Cela peut n'être qu'approximatif.

Ex. Les rendements logarithmiques quotidiens d'actions ne sont disponibles que les jours ouvrés.

Ex. L'IPC mensuel est également espacé par mois, pas par jours.

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Fréquence d'échantillonnage : fonctions R

  • Fonctions R : start(), end(), frequency(), deltat()
start(Hourly_series)

1 1

end(Hourly_series)

1 24

frequency(Hourly_series)

24

deltat(Hourly_series)

0.0417
Analyse de séries temporelles en R

Passons à la pratique !

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