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Pour poursuivre une discussion amorcée en fin de cours, dans certains cas, on peut avoir l'impression que modéliser une série pourrait être compliqué,plot(X,xlim=c(1,length(X)+20))Mais on peut avoir l'intuition que modéliser le logarithme de la série pourrait être plus simple,&#62; X=log(Y)&#62; plot(X,xlim=c(1,length(X)+20))On va alors tenter une modélisation par un processus ARMA de cette dernière série,&#62; md=arima(X,c(12,0,1))&#62; P=predict(md,24)&#62; E=P$pred&#62; V=P$se^2On peut alors faire une prévision sur cette série plus simple à modéliser, et visualiser cette prévision.&#62; temps=length(X)+1:24&#62; ciu=(E+2*sqrt(V))&#62; cil=(E-2*sqrt(V))&#62; polygon(c(temps,rev(temps)),c(ciu,+ rev(cil)),col="yellow",border=NA)&#62; lines(temps,E,col="red",lwd=2)&#62; lines(temps,ciu,col="red",lty=2)&#62; lines(temps,cil,col="red",lty=2)Maintenant, on va devoir remonter. On va utiliser un résultat que l'on a vu sur la transformation logarithmique dans une régression: si après avoir pris le logarithme, on a un modèle simple, Gaussien, c'est que le modèle initial était log-normal. On peut alors utiliser les propriétés de la loi lognormale, dont on connait les moments à partir de ceux de la loi Gaussienne sous-jacente. Pour la prévision, on n'a pas trop le choix,&#62; mu=exp(E+.5*V)Par contre, pour construire un intervalle de confiance, soit on utilise la variance de notre loi lognormale pour avoir la variance de notre processus, et on oublie cette histoire de loi lognormale pour construire un intervalle Gaussien,&#62; sig2=(exp(V)-1)*exp(2*E+V)&#62; ci1u=mu+2*sqrt(sig2)&#62; ci1l=mu-2*sqrt(sig2)ou alors on utilise le fait que comme la transformation est monotone, l'intervalle de confiance peut etre vu comme une transformation du précédant intervalle de confiance,&#62; ci2u=exp(E+2*sqrt(V))&#62; ci2l=exp(E-2*sqrt(V))Si on compare visuellement les deux, on a dans le premier cas,&#62; plot(Y,xlim=c(1,length(X)+20))&#62; temps=length(X)+1:24&#62; polygon(c(temps,rev(temps)),c(ci1u,&#62; rev(ci1l)),col="yellow",border=NA)&#62; lines(temps,mu,col="red",lwd=2)&#62; lines(temps,ci1u,col="red",lty=2)&#62; lines(temps,ci1l,col="red",lty=2)(qui est symétrique et centré sur notre prévision) et dans le second&#62; plot(Y,xlim=c(1,length(X)+20))&#62; temps=length(X)+1:24&#62; ci1u=mu+2*sqrt(sig2)&#62; ci1l=mu-2*sqrt(sig2)&#62; polygon(c(temps,rev(temps)),c(ci2u,&#62; rev(ci2l)),col="yellow",border=NA)&#62; lines(temps,mu,col="red",lwd=2)&#62; lines(temps,ci2u,col="red",lty=2)&#62; lines(temps,ci2l,col="red",lty=2)