Lire l'article

Analyse de données climatiques de 1850 à 2015

par Amaury Labenne, Data Scientist

Le but de cette analyse est de décrire, visualiser et prédire l’évolution des températures à l’échelle de la planète. Pour cela nous utilisons le module d’analyse de séries chronologiques de XLSTAT.

L’analyse de données temporelles est une branche spécifique de l’analyse des données et de la statistique. Ce type de données est appelé « séries chronologiques ». Nous allons présenter ici différentes méthodes permettant l’analyse de ce type de données.

Les données utilisées ici sont des données mensuelles de température de l’air et des océans de 1850 à 2015. Ces données peuvent être téléchargées librement à l’adresse suivante: http://berkeleyearth.org/data/

Sommaire :

  1. Introduction
  2. Visualisation de séries chronologiques
  3. Analyse descriptive de séries chronologiques
  4. Décomposition de la saisonnalité d’une série chronologique
  5. Lissage de Holt Winters
  6. Test de stationnarité
  7. Différenciation d’une série chronologique
  8. Test de stationnarité sur la série différenciée
  9. ACF et PACF sur la série différenciée pour modèle ARIMA
  10. Modèle ARIMA
  11. Conclusion