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Une version temporaire des slides est en ligne. Pour le TP, on continuera à utiliser les données suivanteurl="http://freakonometrics.free.fr/elec.RData"download.file(url,"elec.RData")load("elec.RData")k=620n=nrow(electricite)passe=1:kfutur=(k+1):ny=electricite$Load[passe]plot(y,type="l")La semaine passée, nous avions commencé de modéliser la série de température (cette dernière ayant un impact important comme déterminant de la consommation électrique)y=electricite$Temp[passe]plot(y,type="l")Y=ts(y,start=1996,frequency=52)library(forecast)plot(y[(53:k)-52],y[53:k])abline(lm(y[53:k]~y[(53:k)-52]),col="red")abline(a=0,b=1,lty=2)La série temporelle est relativement autocorrélée, à l'ordre 52acf(y,lag=120)model1=auto.arima(Y)acf(residuals(model1),120)On va garder ce modèle en mémoire, et regarder par la suite ses prévisions. Tentons ici un SARIMA, à la mainmodel2=arima(Y,order = c(0,0,0), seasonal = list(order = c(1,0,0)))summary(model2)model2=arima(Y,order = c(0,0,0), seasonal = list(order = c(2,0,0)))summary(model2)acf(residuals(model2),120)model2=arima(Y,order = c(2,0,0), seasonal = list(order = c(1,0,0)))            model2=arima(Y,order = c(1,0,0), seasonal = list(order = c(1,1,0)))summary(model2)acf(residuals(model2),120)Tentons ensuite avec une racine unité saisonnièreZ=diff(Y,52)model3=arima(Z,order = c(0,0,1), seasonal = list(order = c(0,0,1)))summary(model3)model3=arima(Z,order = c(0,0,2), seasonal = list(order = c(0,0,1)))summary(model3)acf(residuals(model3),120)model3=arima(Y,order = c(0,0,2), seasonal = list(order = c(0,1,1)))summary(model3)On peut ensuite tenter un modèle à la Buys-Ballotreg=lm(Temp~0+as.factor(NumWeek),data=electricite[passe,])cycle=predict(reg,newdata=electricite[passe,])plot(y,type="l")lines(cycle,col="red")E=residuals(reg)plot(E,type="l")acf(E,120)model4=arima(E,order = c(1,0,0))summary(model4)horizon=n-kprev4E=predict(model4,n.ahead = horizon)$predprev4C=predict(reg,newdata=electricite[futur,])prev4 =prev4E+prev4Cplot(y,type="l",xlim=c(0,n))abline(v=k,col="red")lines(prev4,col="blue")prev1=predict(model1,n.ahead = horizon)$predplot(y,type="l",xlim=c(0,n))abline(v=k,col="red")lines(futur,prev1,col="purple")prev2=predict(model2,n.ahead = horizon)$predplot(y,type="l",xlim=c(0,n))abline(v=k,col="red")lines(futur,prev2,col="green")prev3=predict(model3,n.ahead = horizon)$predplot(y,type="l",xlim=c(0,n))abline(v=k,col="red")lines(futur,prev3,col="orange")MODELES = data.frame(y1=prev1,y2=prev2,y3=prev3,y4=prev4, y =electricite$Temp[futur])plot(MODELES$y,type="l")lines(1:111,MODELES$y1,col="purple")lines(1:111,MODELES$y2,col="green")lines(1:111,MODELES$y3,col="orange")lines(1:111,MODELES$y4,col="blue")&#160;