L’impact de la pandémie de COVID-19 sur les voyages aériens à destination du Canada—Supplémentaire

RMTC

Volume 50-3/4, mars/avril 2024 : Innovations dans la surveillance en santé publique

Supplémentaire

Impact de la pandémie de COVID-19 sur les voyages aériens à destination du Canada—Matériel supplémentaire

Vanessa Gabriele-Rivet, Erin Rees, Afnan Rahman, Rachael M Milwid

Ce document présente les résultats des modèles d’analyse de l’hypothèse nulle (H0) et des séries chronologiques interrompues (SCI) pour les diagnostics résiduels et les estimations du modèle.

Modèle de l'hypothèse nulle (H0)

Figure S1 : Vérification des résidus pour le modèle de l'hypothèse nulle (H0) ARMMI-S (0,1,1) x (1,0,0)12

Figure S1

Figure S1 - Équivalent textuel

La figure montre les résultats des résidus du modèle de l'hypothèse nulle (H0) sous forme de série chronologique, de fonction d'autocorrélation (ACF) et d'histogramme. Les résidus devraient apparaître comme aléatoires (i.e., comme du bruit blanc) dans les modèles qui saisissent correctement les tendances temporelles. Les résultats de la série chronologique résiduelle semblent essentiellement aléatoires, à l'exception d'une chute marquée peu après 2020. Dans la figure ACF, il n'y a pas d'autocorrélation statistiquement significative dans les résidus aux décalages (lag) chronologiques évalués. L'histogramme suggère que les résidus sont essentiellement aléatoires, leur forme étant proche de la distribution normale.


Tableau S1 : Résultats du modèle final de l'hypothèse nulle (H0) ARMMI-S (0,1,1) x (1,0,0)12
Paramètre Coefficient Erreur standard Intervalle de confiance à 95 %
ma1 0,3619 0,1220 0,1228 0,6011
sar1 0,3811 0,1159 0,1538 0,6083
Tableau S1 - Abréviation

Abréviation : ARMMI-S, autorégressif à moyennes mobiles intégré saisonnier

Modèle de séries chronologiques interrompues (SCI)

Figure S2 : Vérification des résidus pour le modèle final de séries chronologiques interrompues (SCI) ARMMI-S (2,0,0) x (2,1,0)12

Figure S2

Figure S2 - Équivalent textuel

La figure montre les résultats des résidus du modèle de séries chronologiques interrompues (SCI) sous forme de série chronologique, de fonction d'autocorrélation (ACF) et d'histogramme. Les résidus devraient apparaître comme aléatoires (i.e., comme du bruit blanc) dans les modèles qui saisissent correctement les tendances temporelles. Les résultats de la série chronologique résiduelle semblent essentiellement aléatoires pour la période pandémique et la période prépandémique, séparément. Toutefois, les différences dans l'ampleur des résidus entre les deux périodes suggèrent que le modèle ne tient pas suffisamment compte des différences dans l'ampleur des patrons saisonniers entre les deux périodes. Dans la figure ACF, il n'y a pas d'autocorrélation statistiquement significative dans les résidus aux décalages (lag) chronologiques évalués. L'histogramme suggère que les résidus sont essentiellement aléatoires, leur forme étant proche de la distribution normale.


ar1 0,9669 0,1233 0,7252 1,2086
ar2 −0,3311 0,1250 −0,5761 −0,0860
sar1 −0,1557 0,1456 −0,4411 0,1297
sar2 −0,4073 0,1399 −0,6815 −0,1330
dérive 11 092,7 4 797,6 1 689,6 20 495,8
changement de niveau mars 2020 −1 001 994,3 107 500,9 −1 212 692,2 −791 296,4
changement de niveau avril 2020 −1 773 160,7 97 668,4 −1 964 587,3 −1 581 734,1
changement de pente août 2021 112 626,7 10 689,9 91 674,9 133 578,6
Tableau S2 : Résultats du modèle final de séries chronologiques interrompues (SCI) ARMMI-S (2,0,0) x (2,1,0)12
Parameter Coefficient Erreur standard Intervalle de confiance à 95 %
ar1 0,9669 0,1233 0,7252 1,2086
ar2 −0,3311 0,1250 −0,5761 −0,0860
sar1 −0,1557 0,1456 −0,4411 0,1297
sar2 −0,4073 0,1399 −0,6815 −0,1330
dérive 11 092,7 4 797,6 1 689,6 20 495,8
changement de niveau mars 2020 −1 001 994,3 107 500,9 −1 212 692,2 −791 296,4
changement de niveau avril 2020 −1 773 160,7 97 668,4 −1 964 587,3 −1 581 734,1
changement de pente août 2021 112 626,7 10 689,9 91 674,9 133 578,6
Tableau S2 - Abréviation

Abréviation : ARMMI-S, autorégressif à moyennes mobiles intégré saisonnier

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