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Colloque
Cet exposé décrit le processus suivi pour la modélisation simultanée des variables: emploi total (QUE) et travailleurs ayant fait du temps supplémentaires. Deux approches ont été utilisées: 1) avec préblanchiment des séries, 2) sans préblanchiment des séries. Les problèmes rencontrés lors des différentes étapes de modélisation (à l'aide du projet MTS-1: The Wisconsin Multiple Time Series) y sont notés. Nous comparons finalement les résultats obtenus à ceux produits par un modèle univarié en quantifiant le gain réalisé. Si le but de la modélisation d'une série chronologique est l'obtention d'une "bonne" prévision, il n'est pas évident qu'une modélisation à l'aide d'un …
Colloque
En présentant à des enfants 6 chiens et 2 chats et en leur demandant "y-a-t-il plus de chiens ou plus d'animaux?", Wohlwill (1968) et Trabasso et al. (1978) semblent obtenir, contrairement à Piaget et Inhelder (1959), que l'âge préscolaire des jeunes ne répondent à ces problèmes d'inclusion par le simple assaut d'objets d'une classe étrangère (v.g.: casseroles) au stimulus de départ. Or, notre analyse de la tâche propose qu'un sujet qui ne sait pas quoi répondre à la question d'inclusion peut facilement retrouver les chiens, mais confond d'habitude les animaux aux chats ou, autrement dit, au reste. La stratégie adoptée …
Colloque
Le besoin de produire des projections d'un grand nombre de séries chronologiques dans un laps de temps a amené la construction de modèles et "l'automatisé" de projections. Les modèles adaptatifs classiques sont parmi les premiers de ces modèles. La généralisation de l'emploi des modèles ARIMA a amené divers auteurs à proposer des critères de sélection "automatisant" le choix du modèle le plus performant pour représenter le comportement d'une série chronologique donnée. Akaike, Parzen et Reilley, entre autres, ont proposé des approches. L'algorithme BJCHOIX, développé au Bureau de la statistique du Québec, est une approche multicritère procédant en deux étapes: le …
Colloque
Une des leçons du modèle METRIQ est que l'utilisation de variables muettes indépendantes pour traiter la saisonnalité est souvent inadéquate et qu'une solution est d'introduire le produit de variables muettes avec une simple tendance. Ce problème est relié à celui de la saisonnalité dans le modèle adaptatif. Tandis que le Sine et Wagne ont défini le processus comme la somme d'un signal, d'une composante saisonnière et d'un bruit, les utilisateurs semblent négliger la variabilité à la Bachelet-Mortat, où la composante saisonnière est introduite après différenciation du signal. Il sera démontré que les deux significations de la saisonnalité dans le contexte …
