Merci infiniment Natacha, 100jours ne nous suffit pas vraiment car on veut que vous rentriez un peu en profondeur à l'apprentissage non supervisé et les réseaux de neurones artificiels .on veut tirez plusieurs bénéfique sur vous......👍👊👍👊
Merci pour cette vidéo explicative. Je cherchais à me renseigner sur le modèle ARIMA appliqué à la finance de marché. Je découvre qu'il est également utilisé dans plusieurs secteurs. Très intéressant.
Merci beaucoup ! J'espère bien si vous pouvez nous expliquer comment on peut prédire la probabilité de défaut on utilisant le modèle VAR et VECM au terme des banques, je serai vraiment reconnaissant ! merci encore une fois
Hello, Excellente synthèse du modèle ARIMA 👍, vraiment différent des arbres, bien plus subtile et complexe, je dois décanter un peu, car il y a beaucoup de notions, mais doit être certainement utile suivant le data set et la qualité de la prédiction. J'ai vu également SARIMA voir du SARIMAX probablement des variantes. Un petit tour avec chatGPTPlus s'impose :), merci d'expliquer tous ces concepts avec professionnalisme comme d'habitude :) 👍
Il y a beaucoup de notion à connaître sur le modèle ARIMA. Le modèle SARIMA on ajoute la saisonnalité et le modèle SARIMAX on intègre des variables exogènes.
pourrait on avoir le lien vers le note book. c'est très intéressant mais mon niveau m'oblige a prendre du temps pour comprendre . la vidéo va très vite. d'avance merci
Par rapport à la validation du modèle, au cas où l'homoscedasticité résiduel ne passe pas après avoir tout essayé, est-ce que je peux quand même choisi ce model si je trouve que ça predit bien?
En général il faut regarder l'ACF et le PACF des résidus si tu vois qu'il y a pas de retard significatif tu peux conclure à la blancheur des résidus. L'homoscédasticité est l'hypothèse la plus difficile à valider dans la pratique avec les tests.
Merci infiniment Natacha,
100jours ne nous suffit pas vraiment car on veut que vous rentriez un peu en profondeur à l'apprentissage non supervisé et les réseaux de neurones artificiels .on veut tirez plusieurs bénéfique sur vous......👍👊👍👊
Merci Souleymane, la chaîne va continuer à vivre après le challenge😇
Merci pour cette vidéo explicative. Je cherchais à me renseigner sur le modèle ARIMA appliqué à la finance de marché. Je découvre qu'il est également utilisé dans plusieurs secteurs. Très intéressant.
Avec plaisir!
C'est génial! Merci beaucoup Natacha.Hâte de voir la suite.
Avec plaisir 😊
Quels sont les deux modèles dont elle parle à 11:20 si ARIMA ne correspond pas. Merci
Merci beaucoup ! J'espère bien si vous pouvez nous expliquer comment on peut prédire la probabilité de défaut on utilisant le modèle VAR et VECM au terme des banques, je serai vraiment reconnaissant ! merci encore une fois
Merci Natacha 😊
Je t'en prie
bonjour! j'aime bien ce modèle mais je suis novice comment je peux avoir accès à votre contact s'il vous plait?
Merci Natacha
Je t’en prie Ben 😊
Merci pour ce partage fort intéressant. Quel livre me recommandes-tu pour approfondir sur ce sujet ?
que me propose vous comme modelé pour les séries temporelles interrompues ?
Hello, Excellente synthèse du modèle ARIMA 👍, vraiment différent des arbres, bien plus subtile et complexe, je dois décanter un peu, car il y a beaucoup de notions, mais doit être certainement utile suivant le data set et la qualité de la prédiction. J'ai vu également SARIMA voir du SARIMAX probablement des variantes. Un petit tour avec chatGPTPlus s'impose :), merci d'expliquer tous ces concepts avec professionnalisme comme d'habitude :) 👍
Il y a beaucoup de notion à connaître sur le modèle ARIMA. Le modèle SARIMA on ajoute la saisonnalité et le modèle SARIMAX on intègre des variables exogènes.
@@LeCoinStat merci réponses efficaces, parfait pour progresser :) 👍
Félicitation .il reste quelques jours seulement
Merci Amara
pourrait on avoir le lien vers le note book. c'est très intéressant mais mon niveau m'oblige a prendre du temps pour comprendre . la vidéo va très vite. d'avance merci
Vous pouvez retrouver le notebook ici : github.com/LeCoinStat/100JoursDeML
Par rapport à la validation du modèle, au cas où l'homoscedasticité résiduel ne passe pas après avoir tout essayé, est-ce que je peux quand même choisi ce model si je trouve que ça predit bien?
En général il faut regarder l'ACF et le PACF des résidus si tu vois qu'il y a pas de retard significatif tu peux conclure à la blancheur des résidus. L'homoscédasticité est l'hypothèse la plus difficile à valider dans la pratique avec les tests.