Construction, utilisations et exemples de graphiques de séries chronologiques

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Une caractéristique des données que vous pourriez vouloir prendre en compte est celle du temps. Un graphique qui reconnaît cet ordre et affiche le changement des valeurs d’une variable au fur et à mesure que le temps avance est appelé graphique de série temporelle.

Supposons que vous vouliez étudier le climat d’une région pendant un mois entier. Chaque jour à midi, vous notez la température et l’inscrivez dans un journal. Diverses études statistiques pourraient être réalisées à partir de ces données. Vous pourriez trouver la température moyenne ou médiane pour le mois. Vous pouvez construire un histogramme indiquant le nombre de jours où les températures atteignent une certaine plage de valeurs. Mais toutes ces méthodes ignorent une partie des données que vous avez recueillies.

Comme chaque date est associée à la température du jour, il n’est pas nécessaire de considérer les données comme étant aléatoires. Vous pouvez plutôt utiliser les temps donnés pour imposer un ordre chronologique aux données.

Construire un graphique de séries chronologiques

Pour construire un graphique de séries chronologiques, vous devez examiner les deux éléments de l’ensemble de données appariées. Commencez par un système de coordonnées cartésiennes standard. L’axe horizontal est utilisé pour tracer la date ou les incréments de temps, et l’axe vertical est utilisé pour tracer la variable de valeurs que vous mesurez. Ce faisant, chaque point du graphique correspond à une date et à une grandeur mesurée. Les points du graphique sont généralement reliés par des lignes droites dans l’ordre où ils se produisent.

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Utilisations d’un graphique de séries chronologiques

Les graphiques de séries chronologiques sont des outils importants dans diverses applications des statistiques. Lorsqu’on enregistre les valeurs d’une même variable sur une longue période, il est parfois difficile de discerner une tendance ou un modèle. Cependant, une fois que les mêmes points de données sont affichés graphiquement, certaines caractéristiques sautent aux yeux. Les graphiques de séries chronologiques permettent de repérer facilement les tendances. Ces tendances sont importantes car elles peuvent être utilisées pour se projeter dans l’avenir.

En plus des tendances, le temps, les modèles économiques et même les populations d’insectes présentent des schémas cycliques. La variable étudiée ne présente pas une augmentation ou une diminution continue mais plutôt des variations à la hausse et à la baisse selon la période de l’année. Ce cycle d’augmentation et de diminution peut se poursuivre indéfiniment. Ces tendances cycliques sont également faciles à observer à l’aide d’un graphique de séries chronologiques.

Un exemple de graphique de séries chronologiques

Vous pouvez utiliser l’ensemble des données du tableau ci-dessous pour construire un graphique de séries chronologiques. Les données proviennent du Bureau du recensement américain et rendent compte de la population résidente des États-Unis de 1900 à 2000. L’axe horizontal mesure le temps en années et l’axe vertical représente le nombre de personnes aux États-Unis. Le graphique nous montre une augmentation constante de la population qui est à peu près une ligne droite. La pente de la ligne devient ensuite plus raide pendant le baby-boom.

Données sur la population américaine 1900-2000

A lire :  7 Graphiques couramment utilisés en statistique

Année
Population

1900
76094000

1901
77584000

1902
79163000

1903
80632000

1904
82166000

1905
83822000

1906
85450000

1907
87008000

1908
88710000

1909
90490000

1910
92407000

1911
93863000

1912
95335000

1913
97225000

1914
99111000

1915
100546000

1916
101961000

1917
103268000

1918
103208000

1919
104514000

1920
106461000

1921
108538000

1922
110049000

1923
111947000

1924
114109000

1925
115829000

1926
117397000

1927
119035000

1928
120509000

1929
121767000

1930
123077000

1931
12404000

1932
12484000

1933
125579000

1934
126374000

1935
12725000

1936
128053000

1937
128825000

1938
129825000

1939
13088000

1940
131954000

1941
133121000

1942
13392000

1943
134245000

1944
132885000

1945
132481000

1946
140054000

1947
143446000

1948
146093000

1949
148665000

1950
151868000

1951
153982000

1952
156393000

1953
158956000

1954
161884000

1955
165069000

1956
168088000

1957
171187000

1958
174149000

1959
177135000

1960
179979000

1961
182992000

1962
185771000

1963
188483000

1964
191141000

1965
193526000

1966
195576000

1967
197457000

1968
199399000

1969
201385000

1970
203984000

1971
206827000

1972
209284000

1973
211357000

1974
213342000

1975
215465000

1976
217563000

1977
21976000

1978
222095000

1979
224567000

1980
227225000

1981
229466000

1982
231664000

1983
233792000

1984
235825000

1985
237924000

1986
240133000

1987
242289000

1988
244499000

1989
246819000

1990
249623000

1991
252981000

1992
256514000

1993
259919000

1994
263126000

1995
266278000

1996
269394000

1997
272647000

1998
275854000

1999
279040000

2000
282224000

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