plus des estimations de l’INSEE que celles qui sont basées sur la série
2000-2007.
2.2. Modélisation des variations saisonnières
Quand une série chronologique présente des fluctuations, on cherche
alors à déterminer si ces fluctuations sont saisonnières. Pour cela, on
dispose de deux types de graphiques : des courbes où les saisons
identiques se superposent et des radars.
Exercice 2 : variations saisonnières
Les productions agricoles font partie des flux qui varient avec les
saisons. Prenons l’exemple de la production de lait de vache en France
métropolitaine. Cette production présente un pic au printemps et un
creux à l’automne.
Nous disposons des productions mensuelles de lait de janvier 2001 à
juin 2010. Nous allons construire un modèle à partir des données allant
de 2001 à 2008 en gardant 2009 et 2010 en réserve pour valider ce
modèle. Ces données se trouvent dans la feuille 2. données du classeur.
Tableau 1
Mois
Année
Hectolitre
(millions) Mois
Année
Hectolitre
(millions)Mois
Année
Hectolitre
(millions)
1 Janvier
2001 20,1
1 Janvier
2002 20,3
1 Janvier
2003 19,7
2 Février
2001 18,5
2 Février
2002 18,7
2 Février
2003 17,8
3 Mars
2001 20,6
3 Mars
2002 20,4
3 Mars
2003 19,5
4 Avril
2001 20,5
4 Avril
2002 21,8
4 Avril
2003 21,4
5 Mai
2001 21,1
5 Mai
2002 22,0
5 Mai
2003 22,1
6 Juin
2001 18,9
6 Juin
2002 19,2
6 Juin
2003 18,9
7 Juillet
2001 17,2
7 Juillet
2002 17,8
7 Juillet
2003 17,3
8 Août
2001 16,4
8 Août
2002 16,7
8 Août
2003 16,1
9 Septembre 2001 16,1
9 Septembre 2002 16,5
9 Septembre 2003 16,3
10 Octobre 2001 18,0
10 Octobre 2002 18,1
10 Octobre
2003 18,1
11 Novembre 2001 18,3
11 Novembre 2002 18,3
11 Novembre 2003 18,0
12 Décembre 2001 19,5
12 Décembre 2002 19,5
12 Décembre 2003 19,4
Nous allons procéder par étapes :
1. représentation graphique pour vérifier la présence de variations
184 - INTRODUCTION À LA STATISTIQUE DESCRIPTIVE
2000-2007.
2.2. Modélisation des variations saisonnières
Quand une série chronologique présente des fluctuations, on cherche
alors à déterminer si ces fluctuations sont saisonnières. Pour cela, on
dispose de deux types de graphiques : des courbes où les saisons
identiques se superposent et des radars.
Exercice 2 : variations saisonnières
Les productions agricoles font partie des flux qui varient avec les
saisons. Prenons l’exemple de la production de lait de vache en France
métropolitaine. Cette production présente un pic au printemps et un
creux à l’automne.
Nous disposons des productions mensuelles de lait de janvier 2001 à
juin 2010. Nous allons construire un modèle à partir des données allant
de 2001 à 2008 en gardant 2009 et 2010 en réserve pour valider ce
modèle. Ces données se trouvent dans la feuille 2. données du classeur.
Tableau 1
Mois
Année
Hectolitre
(millions) Mois
Année
Hectolitre
(millions)Mois
Année
Hectolitre
(millions)
1 Janvier
2001 20,1
1 Janvier
2002 20,3
1 Janvier
2003 19,7
2 Février
2001 18,5
2 Février
2002 18,7
2 Février
2003 17,8
3 Mars
2001 20,6
3 Mars
2002 20,4
3 Mars
2003 19,5
4 Avril
2001 20,5
4 Avril
2002 21,8
4 Avril
2003 21,4
5 Mai
2001 21,1
5 Mai
2002 22,0
5 Mai
2003 22,1
6 Juin
2001 18,9
6 Juin
2002 19,2
6 Juin
2003 18,9
7 Juillet
2001 17,2
7 Juillet
2002 17,8
7 Juillet
2003 17,3
8 Août
2001 16,4
8 Août
2002 16,7
8 Août
2003 16,1
9 Septembre 2001 16,1
9 Septembre 2002 16,5
9 Septembre 2003 16,3
10 Octobre 2001 18,0
10 Octobre 2002 18,1
10 Octobre
2003 18,1
11 Novembre 2001 18,3
11 Novembre 2002 18,3
11 Novembre 2003 18,0
12 Décembre 2001 19,5
12 Décembre 2002 19,5
12 Décembre 2003 19,4
Nous allons procéder par étapes :
1. représentation graphique pour vérifier la présence de variations
184 - INTRODUCTION À LA STATISTIQUE DESCRIPTIVE