Outil d'exploration de données, le logiciel CORICO vous assiste aussi dans la modélisation statistique et la prévision, et son schéma, en soi, est déjà une modélisation.
La moyenne remplace une suite de valeurs particulières par un nombre unique; elle "mélange tout", et cela n'a un sens que si la répartition est normale (gaussienne). Les moindres carrés, qui remplacent un nuage de point par une droite unique, généralisent la moyenne. Si la régression se réduisait à cela, son intérêt serait limité. La qualité d'une régression réside dans la méthode de sélection des régresseurs (ou prédicteurs). L'accent est particulièrement mis sur ce point dans le logiciel de modélisation statistique CORICO :
Le modèle, non postulé a priori, colle de plus près à la réalité, grâce à l'introduction de termes non linéaires (interactions logiques, logique floue ...). La sélection, dont les interactions créées, peut être exploitée par d'autres logiciels.
On parle de « surapprentissage » lorsqu’un modèle s’ajuste avec une grande précision aux données d’apprentissage, mais que des erreurs de prédictions sont constatées sur des jeux tests. le logiciel de modélisation statistique CORICO est muni d'un « filtre anti-surapprentissage ».
Contrairement aux réseaux neuronaux, le logiciel de modélisation statistique CORICO ne nécessite pas, pour être efficace, un grand nombre d'observations. Quelles que soient la variable à prédire, et les variables "explicatives" (même prises au hasard), un réseau neuronal donne toujours une solution : il suffit d'ajouter autant de neurones qu'il faudra. Pour autant, rien ne dit que la prédiction sera bonne sur un autre échantillon. Aussi faut-il bien choisir les variables d'entrée. A quoi peut nous aider, en amont, la sélection de CORICO.
Le retrait des tendances ou saisonnalités, sans recourir aux moyennes mobiles (responsables de saisonnalités parasites) vous libère des contraintes sur la cadence d'échantillonage. Le logiciel de modélisation statistique CORICO détecte les effets cycliques, les ruptures, les points suspects, les autocorrélations et les décalages. En savoir plus.
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