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Le processus du type ARIMA pour la prévision et la simulation en hydrométéorologie
Débit ; Ecoulement ; Géographie physique ; Hydrologie mathématique ; Hydrologie stochastique ; Hydrométéorologie ; Processus ARIMA ; Processus aléatoire ; Processus autorégressif ; Processus à moyenne mobile ; Précipitation
Les modèles de processus stochastiques du type ARIMA sont des combinaisons de modèles autorégressifs et de moyennes mobiles sur des variables aléatoires indépendantes. D'application souple et relativement facile, ces modèles peuvent être utilisés à

Univariate ARIMA forecasts of defined variables : the case of real economic variables
Economie ; Erreur ; Généralités sur la géographie ; Modèle ARIMA ; Méthodologie ; Processus autorégressif ; Prévision ; Série chronologique

Afrique ; Autocorrélation ; Etiage ; Géographie de l'Afrique ; Hydrologie mathématique ; Modèle ARIMA ; Modèle autorégressif ; Méthode de Box-Jenkins ; Nil ; Série chronologique
Analyse des étiages du Nil sur 812 ans. Modèle ARIMA les décrit fort bien. La réduction importante de la variance qui découle de ce modèle, donne une mesure quantitative des effets combinés de la rétention des eaux du bassin et du climat. ARIMA

Anticipation ; Généralités sur la géographie ; Modèle ; Modèle ARIMA ; Prévision économique ; Statistique

Cours d'eau ; Débit ; Estimation ; Fonction d'autocorrélation ; Géographie physique ; Hydrologie mathématique ; Hydrologie stochastique ; Modèle ARIMA ; Modèle saisonnier ; Statistique ; Série chronologique
Parmi les modèles stochastiques employés en hydrologie, la classe des modèles à moyenne mobile autorégressifs (ARIMA) est souvent employée sur les séries de débit. Les modèles ARIMA et leurs extensions saisonnières sont une généralisation des
du modèle, philosophie de la modélisation itérative| application d'un modèle saisonnier ARIMA à une série de 40ans des débits mensuels d'un cours d'eau des Carpates. Appendice sur l'utilisation de la fonction d'autocorrélation dans l'estimation du

Seasonal adjustment of Arima series

Seasonal adjustment of Arima series
Estimation ; Filtrage ; Généralités sur la géographie ; Méthode de Box-Jenkins ; Processus ARIMA ; Processus aléatoire ; Processus autorégressif ; Processus à moyenne mobile ; Saisonnalité ; Statistique ; Série chronologique
la définition de chaque composante, à partir des données passées et des éléments de précision des données actuelles. Modifications pouvant être appliquées au modèles classiques de type ARIMA. (Cch).

True commitment or empty rhetoric? An ARIMA analysis of the deconcentration of public investment in Peru
déconcentration et la politique suivie en réalité. L'A. se demande si les gouvernements successifs ont tenu leurs promesses, en investissant de manière plus égalitaire dans les régions : les modèles ARIMA permettent une simple estimation des effets des politiques

Choix optimal ; Critère de Bayes ; Débit ; Décision ; Ecoulement ; Géographie physique ; Modèle de simulation ; Méthode de Box-Jenkins ; Processus ARIMA ; Processus ARMA ; Processus aléatoire ; Processus autorégressif ; Processus à moyenne mobile
ARIMA. Pour les débits mensuels, détermination du meilleur modèle ARIMA et de la meilleure transformation applicable aux données. Les modèles établis sur les transformations logarithmiques des données donnent les meilleurs résultats. L'impact des

Predicting air-transport demand

L'A. compare l'efficacité des modèles autorégressifs du type ARIMA et des modèles de régression usuels en effectuant une simulation du transport aérien de passagers selon divers itinéraires au Royaume-Uni. Les modèles ARIMA sont davantage adaptés à

Economie régionale ; Econométrie ; Géographie humaine ; Modèle structural ; Processus ARIMA ; Prévision ; Série chronologique ; Variable économique
chronologique de type ARIMA et un modèle structural. La meilleure prévision est obtenue en utilisant un modèle mixte, basé sur les deux méthodes.

Seasonal space-time ARIMA modeling

(1975-1980) ; Consommation ; Disparités régionales ; Donnée ; Economie régionale ; Elasticité ; Essence ; Etats-Unis ; Géographie de l'Amérique ; Prix ; Processus ARIMA ; Processus autorégressif ; Pétrole ; Série chronologique ; Vente
Utilisation d'un modèle de série chronologique de type ARIMA pour construire, Etat par Etat, la demande en essence à partir des données de vente de janvier 75 à juillet 80, aux Etats-Unis. Discussion des résultats contrastés concernant l'élasticité

Selecting seasonal streamflow models

Critère d'Akaike ; Critère de Kashyap ; Discrimination ; Débit ; Ecoulement ; Géographie physique ; Hydrologie mathématique ; Hydrologie stochastique ; Information ; Méthode de Box-Jenkins ; Probabilité ; Probabilité bayésienne ; Processus ARIMA
Les modèles saisonniers de type ARIMA sont des outils importants de modélisation et de prévision de l'écoulement. Utilité du critère d'information d'Akaike et du critère de probabilité a posteriori de Kashyap dans le choix du meilleur modèle

subperiods. Box-Jenkins ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) and TFN (Transfer Function-Noise) models are estimated for each of the five subperiods and differences between the models are interpreted in the context of changing glacier hydrology

modèle stratistique de type ARIMA des variables d'intervention. Les effets induits des trois principaux changements n'ont été que temporaires.

Economie locale ; Economie régionale ; Fluctuation économique ; Géographie humaine ; Indicateurs économiques ; Indice ; Processus ARIMA ; Prévision ; Série chronologique ; Test de causalité

en compte les situations plus locales. Application à la Californie du nord : 19 branches industrielles, période de 1985-1995. Comparaison des prévisions (modèles SAMIS, ARIMA et MAPE) concernant l'emploi industriel.

Analyse spatiale ; Autocorrélation spatiale ; Calcul matriciel ; Echantillonnage ; Espace-temps ; Généralités sur la géographie ; Processus ARIMA ; Statistique ; Théorie

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