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Un modèle autorégressif prédit le comportement futur sur la base du comportement passé. Il est utilisé pour la prévision lorsqu'il existe une certaine [[corrélation]] entre les valeurs d'une [[série chronologique]] et les valeurs qui les précèdent et les suivent.
Un modèle autorégressif prédit le comportement futur sur la base du comportement passé. Il est utilisé pour la prévision lorsqu'il existe une certaine [[corrélation]] entre les valeurs d'une [[série chronologique]] et les valeurs qui les précèdent et les suivent.


Autrement dit, dans un modèle autorégressif, la prochaine valeur se base sur les valeurs passées.
Autrement dit, dans un modèle autorégressif, la prochaine valeur se base sur les valeurs précédentes.


== Compléments ==
== Compléments ==

Version du 13 septembre 2023 à 13:49

Définition

Un modèle autorégressif prédit le comportement futur sur la base du comportement passé. Il est utilisé pour la prévision lorsqu'il existe une certaine corrélation entre les valeurs d'une série chronologique et les valeurs qui les précèdent et les suivent.

Autrement dit, dans un modèle autorégressif, la prochaine valeur se base sur les valeurs précédentes.

Compléments

En traitement automatique de la langue naturelle, les modèles autorégressifs sont à la base du fonctionnement des agents conversationnels comme ChatGPT qui utilisent des grands modèles de langues.

Les modèles autorégressifs sont également utilisés pour générer des images en considérant une image comme une séquence de pixels.

Français

modèle autorégressif

Anglais

autoregressive model

AR model

all-pole model

Source : ISI

Source : Statistics How To

Source : Le grand dictionnaire terminologique

Glossaire de la statistique DataFranca