Pensée critique

Pensée critique

1 .
 
a.
Quelles caractéristiques définissent une série temporelle ?
b.
Parmi les exemples suivants, lesquels sont des exemples de données de séries temporelles ?
  1. Les constantes vitales d'un patient atteint d'un cancer prises juste avant une intervention chirurgicale majeure
  2. Les dépenses mensuelles d'une petite entreprise enregistrées sur une période de cinq ans
  3. La température quotidienne, les précipitations, l'humidité et la vitesse du vent mesurées à un endroit précis sur une durée de quelques mois
  4. Les notes finales des étudiants dans tous les groupes d'un cours universitaire
2 .
Considérez le graphique présenté dans la figure ci-dessous.
a.
La courbe de tendance est-elle globalement croissante, décroissante ou stable sur l'ensemble de la période ?
b.
Le jeu de données USATemps1961-2023.csv contient la série temporelle à partir de laquelle le graphique a été créé. Déterminez la ligne de tendance de moyenne mobile de période 10 pour ces données.

Graphique linéaire intitulé « Écart de température par rapport à la valeur de référence aux États-Unis (en degrés Celsius) ». Le graphique montre les fluctuations d'une valeur au fil du temps. L'axe des ordonnées s'étend de -1 à 2,5, l'axe des abscisses de 1961 à 2021. La ligne présente une tendance globalement à la hausse avec des pics et des creux marqués. Figure 5.20
3 .
 
a.
Quelles sont les caractéristiques d'un bruit blanc ? Pourquoi est-il important que les résidus d'un modèle de séries temporelles soient un bruit blanc ?
b.
Déterminez lequel des graphiques suivants représente le plus probablement un bruit blanc.
Quatre graphiques linéaires de bruit blanc étiquetés I, II, III et IV. L'axe des ordonnées est étiqueté Valeur et l'axe des abscisses est étiqueté Temps. L'axe des ordonnées s'étend de -6 à 6. L'axe des abscisses s'étend de 0 à 200. Le graphique I montre des fluctuations aléatoires autour de 2. Le graphique II montre des fluctuations aléatoires qui commencent autour de 0 mais présentent une variance importante autour de 100 secondes. Le graphique III montre des fluctuations aléatoires autour de 0. Le graphique IV montre une variance plus ondulatoire de fluctuations aléatoires.
4 .
Quatre modèles de séries temporelles ont été produits pour modéliser un jeu de données donné. Diverses mesures d'erreur ont été calculées pour chacun des modèles, et leurs résultats sont présentés dans le tableau.
MAE RMSE MAPE
Modèle 1 103.1 131.2 0.097
Modèle 2 251.7 207.9 0.136
Modèle 3 110.7 129.0 0.115
Modèle 4 89.8 125.3 0.191
Tableau 5.8 Mesures d'erreur
a.
Identifiez le modèle le plus précis en vous basant uniquement sur :
  1. MAE
  2. RMSE
  3. MAPE
b.
Quel modèle est susceptible de produire les prévisions globalement les moins précises, et pourquoi ?
c.
Quel modèle est susceptible de produire les prévisions globalement les plus précises, et pourquoi ?