Série temporelle partie 1 | JASP

📊 Dans cette vidéo de notre série sur JASP, apprenez à réaliser une analyse d'une série temporelle. 🔍 Nous abordons les tests de Dickey-Fuller (ADF) et de Phillips-Perron (PP), tous deux utilisés pour détecter les racines unitaires dans les données de séries temporelles. Ces tests permettent de déterminer si une série est stationnaire ou non stationnaire. En outre, nous allons exploré les options de transformation telles que les transformations logarithmique, racine et Box-Cox afin de stabiliser la variance et de réduire l'asymétrie des données. Enfin, nous allons abordé les graphiques de la fonction d'autocorrélation (ACF), qui visualisent la corrélation entre une série et ses versions décalées à différents lags, ce qui permet d'identifier les schémas temporels et les dépendances dans les données. N'oubliez pas de vous abonner pour ne pas rater les prochaines vidéos et de cliquer sur la cloche pour recevoir les notifications ! Si vous avez des questions ou des suggestions, n'hésitez pas à les partager dans les commentaires ci-dessous. Merci de visionner et à bientôt ! #jamovi #analysededonnées #jasp #rstudio #analyse #excel #tutorielexcel #statistiques #méthodologie #spss Playlists: Inférence statistique    • Inférence statistique   Analyse de données avec JAMOVI    • JAMOVI   Apprendre R avec ChatGPT    • Apprendre R avec ChatGPT   HR Analytics    • HR Analytics   Statistiques descriptives    • Statistiques de base   Marketing Research | R    • Analyse de données | R   Analyse de données avec JASP    • Analyse de données avec JASP   Recherche marketing avec Excel    • Recherche marketing avec Excel