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Un billet rapide pour reprendre le code tapé en cours, la semaine passée. Considérons  un processus autorégressif d'ordre 1,  où  est un bruit blanc, stationnaire, i.e.  appartient à l'intervalle . Le code pour simuler un tel processus estn=1000bruit=rnorm(n)phi1= .85X=rep(NA,n)X[1]=0for(t in 2:n){X[t]=phi1*X[t-1]+bruit[t]}plot(acf(X),lwd=5,col='blue')plot(pacf(X),lwd=5,col='blue')ou avec un autocorrélation au premier ordre négative,phi1= -0.7On peut aussi regarder un processus autorégressif au second ordre,sur la figure ci-dessous (avec en haut à gauche le triangle de stationnarité du couple de paramètres).phi1=  0.3phi2=  0.5X=rep(NA,n)X[1:2]=0for(t in 3:n){X[t]=phi1*X[t-1]+phi2*X[t-2]+bruit[t]}Histoire de changer un peu, on peut regarder un processus moyenne mobile au premier ordre,  où  est un paramètre dans .theta1=  .8X=rep(NA,n)X[1]=0for(t in 2:n){X[t]=bruit[t]+theta1*bruit[t-1]}ou une moyenne mobile du second ordre,theta1= -.6theta2=  .5X=rep(NA,n)X[1:2]=0for(t in 3:n){X[t]=bruit[t]+theta1*bruit[t-1]+theta2*bruit[t-2]}&#160;