"Il semble que l'évolution de la concentration atmosphérique de CO2 soit la somme d'une tendance linéaire et d'un signal périodique."
]
},
{
{
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...
@@ -3585,12 +3631,12 @@
...
@@ -3585,12 +3631,12 @@
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"source": [
"source": [
"Nous allons utiliser le module d'analyse saisonnière de `statsmodels` pour décomposer l'évolution de la concentration atmosphérique de CO2 en la somme d'une tendance et un motif périodique."
"Nous allons utiliser le module d'analyse saisonnière de `statsmodels` pour décomposer l'évolution de la concentration atmosphérique de CO2 en la somme d'une tendance et un motif périodique. On utiliste un modèle additif: Y[t] = T[t] + S[t] + e[t]. L'évolution est la somme d'une tendance, d'un signal périodique et d'un bruit."
]
]
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...
@@ -3606,7 +3652,7 @@
...
@@ -3606,7 +3652,7 @@
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@@ -3615,7 +3661,7 @@
...
@@ -3615,7 +3661,7 @@
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{
...
@@ -4580,7 +4626,7 @@
...
@@ -4580,7 +4626,7 @@
"[770 rows x 10 columns]"
"[770 rows x 10 columns]"
]
]
},
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"output_type": "execute_result"
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...
@@ -4591,7 +4637,7 @@
...
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...
@@ -4639,12 +4685,282 @@
...
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"result.plot()"
"result.plot()"
]
]
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"On peut voir que la courbe de mesure du C02 est bien la somme d'une tendance haussière, d'un motif saisonnier et d'un bruit qui appraît centré."
]
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"## Caractérisation du signal périodique"
]
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"seasonal = result.seasonal"
]
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"text/plain": [
"<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7ff130ed8c88>"
"Le signal périodique semble avoir une période d'un an, ce qui est cohérent avec ce que l'on s'imagine."
]
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"## Prédictions à 2025"
]
},
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"source": [
"Nous allons utiliser un simple modèle autoregessif pour prédire les valeurs de concentration jusqu'à fin 2025, basé la tendance des données historiques."
