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Taux de chômage mensuel des femmes aux États-Unis 2018-2019
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Taux de chômage mensuel des femmes aux États-Unis 2018-2019
Taux de chômage mensuel des femmes aux États-Unis entre juin 2018 et juin 2019 (désaisonnalisé)
par Aitor Arroyo,
dernière mise à jour le
26 juil. 2019
Cette statistique affiche le taux de chômage mensuel des femmes aux États-Unis entre juin 2018 et juin 2019. 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 national des femmes adultes était de 3,1 % en avril 2019.
Taux de chômage mensuel des femmes aux États-Unis entre juin 2018 et juin 2019 (désaisonnalisé)
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par Aitor Arroyo,
dernière mise à jour le
26 juil. 2019
Cette statistique affiche le taux de chômage mensuel des femmes aux États-Unis entre juin 2018 et juin 2019. 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 national des femmes adultes était de 3,1 % en avril 2019.
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- Date de publication
- Juillet 2019
- Région
- États-Unis
- Période d’enquête
- juin 2018 - juin 2019
- 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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