Présentation des graphiques par séries temporelles offerts par R, des notions fondamentales de statistique mathématique, des concepts et des modèles classiques de séries. L'auteur aborde les structures de séries temporelles dans R et leur importation, le lissage exponentiel et la simulation. Sept séries sont étudiées par le menu en confrontant plusieurs approches. ©Electre 2025

Séries temporelles avec R

Performant, évolutif, libre, gratuit et multiplateformes, le logiciel R s'est imposé depuis une dizaine d'années comme un outil de calcul statistique incontournable, tant dans les milieux académiques qu'industriels.

La collection « Pratique R » répond à cette évolution récente et propose d'intégrer pleinement l'utilisation de R dans des ouvrages couvrant les aspects théoriques et pratiques de diverses méthodes statistiques appliquées à des domaines aussi variés que l'analyse des données, la gestion des risques, les sciences médicales, l'économie, etc.

Elle s'adresse aux étudiants, enseignants, ingénieurs, praticiens et chercheurs de ces différents domaines qui utilisent quotidiennement des données dans leur travail et qui apprécient le logiciel R pour sa fiabilité et son confort d'utilisation.

Ce livre étudie sous un angle original le concept de « série temporelle », dont la complexité théorique et l'utilisation sont souvent source de difficultés. La théorie distingue par exemple les notions de séries « stationnaire » et « non stationnaire », mais il n'est pas rare de pouvoir modéliser une série par deux modèles incompatibles. De plus, un peu d'intimité avec les séries montre qu'on peut s'appuyer sur des graphiques variés pour en comprendre assez rapidement la structure, avant toute modélisation.

Ainsi, au lieu d'étudier des méthodes de modélisation, puis de les illustrer, l'auteur prend ici le parti de s'intéresser à un nombre limité de séries afin de trouver ce qu'on peut dire de chacune. Avant d'aborder ces études de cas, il procède à quelques rappels et présente les graphiques pour séries temporelles générées avec R. Il revient ensuite sur des notions fondamentales de statistique mathématique, puis révise les concepts et les modèles classiques de séries. Il présente les structures de séries temporelles dans R et leur importation. Il revisite le lissage exponentiel à la lumière des travaux les plus récents. Un chapitre est consacré à la simulation. Sept séries sont ensuite étudiées en confrontant plusieurs approches.

[...] la lecture de cet ouvrage, couplée avec les mises en oeuvre qui y sont indiquées, permettra au lecteur de s'initier à la démarche à suivre, dès les « explorations » qui précèdent les modélisations, devant des séries de natures différentes et, surtout, impliquant des questionnements divers en fonction des besoins des fournisseurs et utilisateurs...

De cet ouvrage ressort en particulier une « déontologie » dans l'approche d'une série temporelle, faite d'opiniâtreté dans la recherche du (ou des) modèle(s) pertinent(s) et de lucidité devant ce que les modèles « captent » ou ne captent pas.
Jean-Pierre Raoult, Statistique et Enseignement, 2(1), 89-90.