Abstract:
Plusieurs problèmes dans de nombreux domaines scientifques sont résolus a l'aide des
modéles de séries chronologiques a valeurs entiéres avec quelques applications et simulations,
car lorsqu'une série ne prend qu'un nombre limité de valeurs entières, elle ne peut
^etre approchée correctement par un modèle de séries chronologiques classique a valeurs
réelles.
Notre objectif dans ce travail est de faire une synthèse bibliographique sur les modéles
de série chronologique a valeurs entières existants et les classifer selon le classement de (Cox
et al, 1981) en deux catégories principales qui jouent un r^ole majeur dans la modélisation
des données issues d'un phénomène de comptage.
Nous avons donné dans un premier temps, pour chacune de ces deux catégories de
modèles de séries
ries temporelles entières, la structure de probabilité de certains modèles cit es
dans la littérature, puis au second temps nous avons mis l'accent sur quelques approches
d'estimation considérées dans la littérature pour ces modèles.
Pour exhiber la bonne performance des modèles de séries chronologiques a valeurs
entières nous avons présenté une étude récente de (Kim, 2020) qui révéle les avantages de
l'utilisation de ces modèles dans la prévision et l'analyse du trafic réseau, qui est devenue
de plus en plus importante a l'heure actuelle et à l'avenir pour la surveillance du trafic
r eseau.
Several problems in many scienti
c
