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Taux de chômage mensuel des hommes aux États-Unis 2016-2018
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Taux de chômage mensuel des hommes aux États-Unis 2016-2018
Taux de chômage mensuel des hommes aux États-Unis entre décembre 2016 et avril 2018 (désaisonnalisé)
Cette statistique affiche le taux de chômage mensuel des hommes aux États-Unis entre décembre 2016 et avril 2018. La désaisonnalisation ou l'ajustement saisonnier est une méthode statistique, qui consiste à corriger la composante saisonnière d'une série chronologique pour analyser les tendances non saisonnières. Le taux de chômage des hommes adultes était de 4,4 % en avril 2017.
Taux de chômage mensuel des hommes aux États-Unis entre décembre 2016 et avril 2018 (désaisonnalisé)
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Cette statistique affiche le taux de chômage mensuel des hommes aux États-Unis entre décembre 2016 et avril 2018. La désaisonnalisation ou l'ajustement saisonnier est une méthode statistique, qui consiste à corriger la composante saisonnière d'une série chronologique pour analyser les tendances non saisonnières. Le taux de chômage des hommes adultes était de 4,4 % en avril 2017.
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- Date de publication
- Janvier 2018
- Région
- États-Unis
- Période d’enquête
- décembre 2016 - avril 2018
- Tranche d’âge
- 16 ans et plus
- Notes complémentaires
- La désaisonnalisation ou l'ajustement saisonnier est une méthode statistique, qui consiste à corriger la composante saisonnière d'une série chronologique pour analyser les tendances non saisonnières. Il est normal de rapporter des données non ajustées pour traiter les taux de chômage actuels, puisqu'elles reflètent la réalité de la situation actuelle. Les données désaisonnalisées peuvent servir pour des comparaisons à plus long terme. Contrairement aux composantes tendancielles et cycliques, les composantes désaisonnalisées évoluent théoriquement de la même manière d'une année sur l'autre pour une même période. Les composantes désaisonnalisées de séries sont souvent considérées comme peu intéressantes en soi, rendant difficile l'interprétation d'une série. En supprimant la composante désaisonnalisée, il est plus facile de se focaliser sur les autres composantes.
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