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Taux de chômage mensuel des jeunes aux États-Unis juillet 2018-2019
Taux de chômage mensuel des jeunes de 16 à 24 ans aux États-Unis de juillet 2018 à juillet 2019 (désaisonnalisé)
par E. Moyou,
dernière mise à jour le
9 août 2019
Cette statistique indique le taux de chômage mensuel désaisonnalisé pour les personnes âgées de 16 à 24 ans aux États-Unis entre juillet 2018 et juillet 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 jeunes s'élevait à 8,5 % en juillet 2019.
Taux de chômage mensuel des jeunes de 16 à 24 ans aux États-Unis de juillet 2018 à juillet 2019 (désaisonnalisé)
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par E. Moyou,
dernière mise à jour le
9 août 2019
Cette statistique indique le taux de chômage mensuel désaisonnalisé pour les personnes âgées de 16 à 24 ans aux États-Unis entre juillet 2018 et juillet 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 jeunes s'élevait à 8,5 % en juillet 2019.
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- Date de publication
- Août 2019
- Région
- États-Unis
- Période d’enquête
- juillet 2018 - juillet 2019
- Tranche d’âge
- 16-24 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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