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dc.contributor.advisorARBIA, Hanane-
dc.contributor.authorZebiri, Zineb-
dc.date.accessioned2023-06-11T12:52:52Z-
dc.date.available2023-06-11T12:52:52Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/33117-
dc.descriptionProbabilité et Statistiqueen_US
dc.description.abstractCe mémoire est essentiellement consacré à la méthode de filtre de Kalman. Cette méthode en trois étapes vise à faire des prévisions des valeurs futures. Nous applicons cette méthode afin de déterminer le modèle le plus approprié pour prédire une série de données réelles, en utilisant le logiciel R.en_US
dc.description.abstractThis thesis is essentially devoted to the Kalman filter method. This method consists of three steps aims to make predictions of future values.We apply this method to determine the most appropriate model to predict a series of real data, using R software-
dc.description.abstractهذه الأطروحة مكرسة بشكل أساسي لطريقة مرشح كالمان. تهدف هذه الطريقة المكونة من ثلاث خطوات بالقيام بالتنبؤ بالقيم المستقبلية. نطبق هذه الطريقة لتحديد النموذج الأنسب للتنبؤ بسلسلة من البيانات الحقيقية باستخدام Rبرنامج-
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Kasdi Merbah Ouarglaen_US
dc.subjectséries temporellesen_US
dc.subjectprocessus ARIMAen_US
dc.subjectla méthode de filtre de kalmanen_US
dc.subjectprévisionen_US
dc.titleLa Prévision de Processus autorégressif moyenne mobile intégré par la méthode de Filtre de Kalmanen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Département de Mathématiques - Master

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