Séries temporelles avec R Méthodes et cas
Yves Aragon
Springer
2011
266 pages
25 €
Autrefois, le logiciel S (« S » comme « statistique ») était l’outil incontournable pour les statistiques. Depuis une dizaine d’années, le projet GNU (Gnu’s Not Unix… même s’il est dans l’esprit d’Unix) a créé un logiciel fondé sur S, mais entièrement gratuit, et l’a supplanté. Il a été nommé R, car… R précède S. La logique de ce langage de programmation est proche de celle de Caml, elle ne déroutera donc pas les étudiants habitués à ce langage.
Les éditions Springer proposent, dans la collection Pratique R, quatre ouvrages pour découvrir puis utiliser ce langage dans plusieurs domaines : séries temporelles, régression, et méthodes de Monte-Carlo. Les exemples utilisés sont suffisamment précis pour être transposables dans les questions usuelles liées au thème des prévisions. En particulier, l’ouvrage consacré aux séries temporelles étudie des prévisions de températures à partir des données statistiques, des prévisions de consommations d’électricité, des prévisions de production de lait, etc. Bien entendu, les résultats dépendent du modèle utilisé… et ce n’est pas le logiciel qui discutera cette question. Il peut cependant l’aider et l’éclairer.
Ces ouvrages nous semblent indispensables à ceux qui veulent utiliser des méthodes statistiques dans l’étude du thème de TIPE de cette année.
