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Taux de chômage mensuel des adolescents aux États-Unis février 2018-2019
Taux de chômage mensuel des adolescents aux États-Unis de février 2018 à février 2019 (désaisonnalisé)
par E. Moyou,
dernière mise à jour le
22 mars 2019
Cette statistique indique le taux de chômage désaisonnalisé mensuel des adolescents aux États-Unis de février 2018 à février 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 chômage des adolescents (de 16 à 19 ans) s'élevait à 13,4 % en février 2019.
Taux de chômage mensuel des adolescents aux États-Unis de février 2018 à février 2019 (désaisonnalisé)
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par E. Moyou,
dernière mise à jour le
22 mars 2019
Cette statistique indique le taux de chômage désaisonnalisé mensuel des adolescents aux États-Unis de février 2018 à février 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 chômage des adolescents (de 16 à 19 ans) s'élevait à 13,4 % en février 2019.
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- Date de publication
- Mars 2019
- Région
- États-Unis
- Période d’enquête
- février 2018 - février 2019
- Tranche d’âge
- 16-19 ans
- 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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