Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste des Risques
Les modèles de prévision sont des outils statistiques qui nous aident à prédire l'avenir en se basant sur les données passées. Ils sont largement utilisés en économie, en météorologie, en finance, en science, en ingénierie et d'autres domaines où la quantification des tendances futures est nécessaire.
La régression linéaire est un outil statistique qui tente de modéliser la relation entre deux variables en ajustant une équation linéaire à des données observées. Un modèle de régression linéaire prévoit la valeur de la variable dépendante en fonction de la valeur de la variable indépendante.
La régression logistique est une autre forme de régression qui est utilisée lorsque la variable dépendante est catégorielle. C'est un outil très pratique et est souvent utilisé en recherche médicale, en sciences sociales et en d'autres domaines où l'issue d'intérêt est un événement binaire.
Les modèles de séries temporelles sont utilisés pour prédire les tendances futures basées sur les tendances passées. Ils sont connus pour leur capacité à comprendre et prédire des phénomènes tels que les ventes saisonnières, les taux de chômage, les prix des matières premières, et plus encore.
Les techniques de lissage sont utilisées pour enlever le bruit des données afin de mieux voir la tendance sousjacente. La décomposition, quant à elle, est utilisée pour séparer une série temporelle en ses composantes telles que la tendance, la saisonnalité, et le reste afin de mieux comprendre la structure sousjacente.