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1. Définition et représentation

Définition

Une série chronologique (ou temporelle) est une suite de données ordonnées dans le temps.

Exemples : ventes mensuelles, température annuelle, PIB, population...

Représentation graphique : axe des abscisses = temps, axe des ordonnées = valeur observée.

Composantes d'une série chronologique

Tendance générale (trend) : évolution à long terme (hausse, baisse, stagnation).

Composante saisonnière : variations périodiques régulières (été/hiver, trimestres).

Fluctuations aléatoires : variations irrégulières non expliquées.

2. Ajustement — droite de tendance

Méthode des points moyens

Pour trouver la droite de tendance y=ax+b :

1. Diviser les données en deux groupes G₁ et G₂ (chronologiquement).

2. Calculer les points moyens G₁=(x̄₁;ȳ₁) et G₂=(x̄₂;ȳ₂).

3. La droite de tendance passe par G₁ et G₂ : pente a=(ȳ₂-ȳ₁)/(x̄₂-x̄₁), b=ȳ₁-ax̄₁.

Exemple

Ventes sur 6 ans (x=1 à 6) : 10,13,15,17,19,22. G₁=(2;12,67), G₂=(5;19,33). a=(19,33-12,67)/3≈2,22. b≈7,22. Droite : y≈2,22x+7,22.

3. Prévision

Extrapolation

Une fois la droite de tendance y=ax+b établie, on peut estimer y pour une valeur de x future.

⚠️ La prévision est d'autant plus fiable que la droite ajustée colle bien aux données observées.

Lissage par moyennes mobiles

Pour atténuer les fluctuations, on calcule des moyennes mobiles :

Moyenne mobile centrée d'ordre 3 en t : M(t)=(y(t-1)+y(t)+y(t+1))/3.

🧠 À retenir

  • Série chronologique : données ordonnées dans le temps
  • 3 composantes : tendance, saisonnière, aléatoire
  • Droite de tendance par points moyens G₁ et G₂
  • Prévision : substituer la valeur future dans y=ax+b
  • Moyenne mobile d'ordre 3 : (y₋₁+y₀+y₊₁)/3
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Représentation et tendance

● Facile

Chiffre d'affaires (en MF) d'une entreprise de 2018 à 2023 :

Année201820192020202120222023CA (MF)121513171922

(1) Décrire la tendance générale. (2) Y a-t-il une anomalie ? Laquelle ?

Correction

(1) Tendance générale à la hausse. (2) Oui : 2020 (CA=13) est inférieur à 2019. Anomalie (peut-être due à une crise ou à un événement exceptionnel).

2

Droite de tendance par points moyens

● Moyen

Mêmes données. x=1 pour 2018, ..., x=6 pour 2023. (1) G₁ (3 premiers) et G₂ (3 derniers). (2) Pente et ordonnée de la droite.

Correction
  1. G₁=((1+2+3)/3;(12+15+13)/3)=(2;13,33). G₂=((4+5+6)/3;(17+19+22)/3)=(5;19,33).
  2. a=(19,33-13,33)/(5-2)=6/3=2. b=13,33-2×2=9,33. Droite : y=2x+9,33.
3

Prévision

● Moyen

En utilisant y=2x+9,33. (1) Prévoir le CA pour 2024 (x=7) et 2025 (x=8). (2) En quelle année le CA dépasserait-il 30 MF ?

Correction
  1. y(7)=14+9,33=23,33 MF. y(8)=16+9,33=25,33 MF.
  2. 2x+9,33>30 → x>10,33 → x=11 → 2018+10=2028.
4

Moyennes mobiles

● Moyen

Températures mensuelles (°C) : 22, 24, 25, 28, 30, 27, 25, 23, 20, 18, 16, 19. Calculer les moyennes mobiles d'ordre 3 pour les mois 2 à 11.

Correction

M2=(22+24+25)/3=23,7. M3=(24+25+28)/3=25,7. M4=(25+28+30)/3=27,7. M5=(28+30+27)/3=28,3. M6=(30+27+25)/3=27,3. M7=(27+25+23)/3=25. M8=(25+23+20)/3=22,7. M9=(23+20+18)/3=20,3. M10=(20+18+16)/3=18. M11=(18+16+19)/3=17,7.

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Problème — Analyse complète

● Difficile

Ventes trimestrielles d'une boutique (milliers de F) sur 2 ans :

T1:40, T2:55, T3:70, T4:45, T5:50, T6:65, T7:80, T8:55.

(1) Identifier la tendance générale et la composante saisonnière. (2) Calculer la moyenne annuelle des 2 années. (3) À quel trimestre les ventes sont-elles toujours élevées ?

Correction
  1. Tendance : légère hausse (T1→T5, T2→T6, etc.). Saisonnière : T3 et T7 (été) sont les plus élevés, T4 et T8 (hiver) les plus bas.
  2. An1: (40+55+70+45)/4=52,5. An2: (50+65+80+55)/4=62,5.
  3. Le T3 (3ème trimestre, été) : 70 et 80.

QCM

10 questions

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0/10Repondues
Q1/10

Une série chronologique est :

Q2/10

La tendance générale d'une série chronologique :

Q3/10

Droite de tendance par G₁=(2;10) et G₂=(5;16) : pente a :

Q4/10

Prévision par extrapolation : y=3x+5. Pour x=10 :

Q5/10

Moyenne mobile d'ordre 3 en t : :

Q6/10

Composante saisonnière = :

Q7/10

G₁=(3;20), G₂=(7;40). b= (ordonnée à l'origine) :

Q8/10

Les fluctuations aléatoires d'une série sont :

Q9/10

Pour prévoir en 2030 à partir d'une droite (x=1 en 2020) : x vaut :

Q10/10

Le lissage par moyennes mobiles permet de :