Vous pouvez sélectionner un des types de procédure de modélisation suivants :
| Défaut | Modélisation standard par la série temporelle |
| Utiliser seulement les variables extra-prédictibles | Un modèle de classification/régression reposant sur les variables extra-prédictibles, avec le signal comme cible, est utilisé. Ce mode peut être utilisé pour affiner et valider les variables extra-prédictibles ou pour identifier celles qui sont inutiles. |
| Désactiver les tendances polynomiales | Génère tous les modèles à l'exception de ceux contenant une tendance polynomiale. |
| Personnalisé | Vous permet d'activer ou de désactiver les types de modèles qui sont générés par la série temporelle lors de l'analyse du signal. Le tableau suivant récapitule les types de modèles qui peuvent être désactivés. |
Types de modèles qui peuvent être désactivés lorsque vous utilisez la procédure de modélisation personnalisée
| Composant | Type de modèle | Description |
|---|---|---|
| Tendances | Décalage1 | Valeur précédente du signal |
| Décalage2 | Valeur avant précédente | |
| Différenciation de second ordre | Tendance fondée sur la double différenciation pour propager la pente du signal | |
| Linéaire dans le temps | Régression linéaire dans le temps | |
| Polynomial dans le temps | Régression polynomiale dans le temps | |
| Linéaire sur extra-prédictibles | Régression linéaire sur les variables extra-prédictibles | |
| Linéaire dans le temps et linéaire sur extra-prédictibles | Régression linéaire dans le temps et sur les variables extra-prédictibles | |
| Polynomial dans le temps et linéaire sur extra-prédictibles | Régression polynomiale dans le temps et régression linéaire sur les variables extra-prédictibles | |
| Périodicités | Cycliques | Détection des variables cycliques |
| Saisonnalités | Détection des variables saisonnières | |
| Extra-prédictibles périodiques | Utilisation extra-prédictive comme périodiques | |
| Fluctuations | Autorégressif | Modélisation auto-régressive |