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Hier en cours, on s'était lancé sur la prévision de la série obtenue sur Google Trends pour le mot clé "chocolat". La série est la suivante&#62; url = "http://freakonometrics.free.fr/report-chocolat.csv"&#62; report = read.csv(url,skip=6,+ header=FALSE,nrows=636)&#62; X=report$V2&#62; plot(X,type="l")Comme on l'avait évoqué, c'est plus simple de construire un modèle ARIMA sur des séries mensuelles qu'hebdomadaire. Donc on va mensualiser la série. Ah oui, on va aussi enlever les deux dernières années pour faire une comparaison de modèles (en confrontant les prévision avec les observations)&#62; date1=substr(as.character(report$V1),1,10)&#62; date2=substr(as.character(report$V1),14,23) &#62; d1=as.Date(date1,"%Y-%m-%d")&#62; d2=as.Date(date2,"%Y-%m-%d")&#62; Vect_J=Vect_M=Vect_X=Vect_A= NULL&#62; for(i in 1:length(d1)){+   jours = seq(d1[i],d2[i],length=7)+   mois = as.POSIXlt(jours)$mon+1+   annees = as.POSIXlt(jours)$year+1900+   donnees = rep(X[i],7)+   Vect_J = c(Vect_J,jours)+   Vect_M = c(Vect_M,mois)+   Vect_A = c(Vect_A,annees)+   Vect_X = c(Vect_X,donnees)+ }&#62; base = data.frame(J = Vect_J,M = Vect_M,+ A = Vect_A,X = Vect_X)&#62; base$AM = base$A*100+base$M&#62; Y = tapply(base$X,as.factor(base$AM),mean)&#62; Z = ts(as.numeric(Y[1:(146-24)]),+ start=c(2004,1),frequency=12)&#62; plot(Z)Compte tenu de l'amplitude croissante des cycles, il peut être intéressant, ici, de passer au logarithme de la série. Et comme on observe une rupture dans la tendance (linéaire au début, et relativement constante ensuite), on peut ajuste une régression linéaire avec une rupture (mais continue)&#62; plot(as.numeric(Z),type="l")&#62; X=log(as.numeric(Z))&#62; T=1:length(X)&#62; db=data.frame(X,T)&#62; trend=lm(X~T+I((T-80)*(T&#62;80)),data=db)&#62; plot(X,type="l")&#62; lines(predict(trend),col="red")C'est le résidu de cette série qu'on va chercher à modéliser,&#62; Y=residuals(trend)&#62; plot(Y,type="l")Pour modéliser cette série, on peut commencer par regarder sa série d'autocorrélation&#62;  plot(acf(Y,lag=36),lwd=5)et d'autocorrélation partielles,&#62; plot(pacf(Y,lag=36),lwd=5)La série est stationnaire, mais il y a une composante cyclique forte (peut être une racine unité saisonnière ?). On peut tenter un premier modèle AR, ou ARMA (avec un AR les résidus ne sont pas un bruit blanc).&#62; model1 = arima(Y,order=c(12,0,12),+ seasonal = list(order = c(0, 0, 0), period = 12))La série des résidus est ici un bruit blanc&#62; E=residuals(model1)&#62; plot(acf(E,lag=36),lwd=5)On peut alors utiliser ce modèle pour faire des prévisions, sur la série initiale (avant de prendre le logarithme, et d'ajuster une tendance)&#62; futur=length(X)+1:24&#62; Yp=predict(model1,n.ahead=24)$pred++    predict(trend,newdata=data.frame(T=futur))&#62; Xp=exp(as.numeric(+   Yp+.5*predict(model1,n.ahead=24)$se^2))&#62; plot(as.numeric(Z),type="l",xlim=c(1,150))&#62; lines(futur,Xp,col="red")&#62; Y2=tapply(base$X,as.factor(base$AM),mean)&#62; obs_reel=as.numeric(Y2[(146-24)+1:24])&#62; lines(futur,obs_reel,col="blue")    avec en rouge notre modèle, et en bleu les vraies observations. On peut alors calculer la somme des carrés des erreurs, sur ces 24 observations,&#62; sum( (obs_reel-Xp)^2 )[1] 190.9722Mais on peut tenter d'autres modèles, par exemple en changeant la tendance (on ne va pas le faire) ou en changeant le modèle ARIMA (en intégrant une racine unité saisonnière)&#62; model3=arima(Y,order=c(0,0,2),+ seasonal = list(order = c(0, 1, 1), period = 12))&#62; E=residuals(model3)&#62; model3Coefficients:         ma1     ma2     sma1      0.2246  0.3034  -0.9999s.e.  0.0902  0.0925   0.3503sigma^2 estimated as 0.002842:  log likelihood = 152.37,  aic = -296.75On vérifie que les résidus sont effectivement un bruit blanc&#62; plot(acf(E,lag=36),lwd=5)&#62; Box.test(E,lag=12)Box-Pierce testdata:  EX-squared = 6.326, df = 12, p-value = 0.8988On peut alors faire une prévision sur notre série brute,&#62; futur=length(X)+1:24&#62; Yp=predict(model3,n.ahead=24)$pred++   predict(trend,newdata=data.frame(T=futur))&#62; Xp=exp(as.numeric(+   Yp+.5*predict(model3,n.ahead=24)$se^2))&#62; plot(as.numeric(Z),type="l",xlim=c(1,150))&#62; lines(futur,as.numeric(Xp),col="red")&#62; Y2=tapply(base$X,as.factor(base$AM),mean)&#62; obs_reel=as.numeric(Y2[(146-24)+1:24])&#62; lines(futur,obs_reel,col="blue")La somme des carrés des erreurs est ici un peu plus faible&#62; sum( (obs_reel-Xp)^2 )[1] 173.8138C'est à dire que ce second modèle est meilleur que le précédant, sur les deux dernières années. C'est probablement celui que l'on devrait utiliser pour faire des prévisions pour les années à venir (à moins qu'en continuant l'analyse on n'en trouve un meilleur).