{"id":9418,"date":"2026-10-14T18:02:31","date_gmt":"2026-10-14T18:02:31","guid":{"rendered":"http:\/\/french.arabpsychology.com\/statistics\/comment-creer-fonction-lag-excel-exemples\/"},"modified":"2026-10-14T18:02:31","modified_gmt":"2026-10-14T18:02:31","slug":"comment-creer-fonction-lag-excel-exemples","status":"publish","type":"psych_stat","link":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/?psych_stat=comment-creer-fonction-lag-excel-exemples","title":{"rendered":"Comment cr\u00e9er une fonction Lag dans Excel (avec exemples)"},"content":{"rendered":"

Dans le domaine de l’ing\u00e9nierie des donn\u00e9es et de l’\u00e9conom\u00e9trie appliqu\u00e9e, l’analyse des s\u00e9ries temporelles constitue un pilier fondamental de la mod\u00e9lisation pr\u00e9dictive et de la compr\u00e9hension des dynamiques s\u00e9quentielles. Qu’il s’agisse d’\u00e9valuer la persistance de chocs macro\u00e9conomiques, d’anticiper la volatilit\u00e9 des march\u00e9s financiers ou d’optimiser la gestion des approvisionnements logistiques, la mise en relation d’un \u00e9v\u00e9nement contemporain avec ses manifestations ant\u00e9rieures est un pr\u00e9requis math\u00e9matique indispensable. Cette confrontation chronologique repose sur une op\u00e9ration canonique : le d\u00e9calage temporel, commun\u00e9ment d\u00e9sign\u00e9 sous l’anglicisme Lag<\/em>. Au sein des environnements d’analyse sp\u00e9cialis\u00e9s, cette op\u00e9ration b\u00e9n\u00e9ficie d’une formalisation native imm\u00e9diate, permettant de d\u00e9river sans friction cognitive les observations pass\u00e9es.<\/p>\n

Pourtant, au c\u0153ur des entreprises et des institutions acad\u00e9miques, Microsoft Excel<\/a> demeure le tableur pr\u00e9dominant pour l’exploration, la consolidation et la communication des donn\u00e9es chiffr\u00e9es. Malgr\u00e9 son omnipr\u00e9sence et ses \u00e9volutions algorithmiques r\u00e9centes, Excel se caract\u00e9rise par une omission architecturale surprenante : l’absence d’une fonction native universelle et explicite nomm\u00e9e \u00ab LAG \u00bb. Cette lacune force les analystes, ing\u00e9nieurs et chercheurs \u00e0 concevoir des architectures de calcul de substitution en exploitant la g\u00e9om\u00e9trie matricielle des cellules, les fonctions de r\u00e9f\u00e9rence spatiale ou les moteurs de requ\u00eatage avanc\u00e9s. L’\u00e9laboration d’un d\u00e9calage temporel rigoureux sous Excel ne rel\u00e8ve donc pas d’une simple manipulation cosm\u00e9tique, mais d’une v\u00e9ritable d\u00e9marche d’ing\u00e9nierie des formules requ\u00e9rant une compr\u00e9hension fine des structures de donn\u00e9es.<\/p>\n

Le pr\u00e9sent article constitue un trait\u00e9 m\u00e9thodologique exhaustif visant \u00e0 combler cette anomalie structurelle. \u00c0 travers une progression didactique et rigoureuse, nous explorerons les fondements \u00e9pist\u00e9mologiques du d\u00e9calage temporel, diss\u00e8querons l’utilisation de fonctions de r\u00e9f\u00e9rence telles que DECALER<\/code> et INDEX<\/code>, et pr\u00e9senterons des solutions modernes s’appuyant sur les tableaux dynamiques et le formalisme LAMBDA<\/code> d’Excel 365. De la r\u00e9solution des pi\u00e8ges inh\u00e9rents aux structures de panels stratifi\u00e9s jusqu’\u00e0 l’automatisation industrielle par l’interm\u00e9diaire de Power Query et de Visual Basic for Applications (VBA), ce guide fournit aux professionnels des donn\u00e9es les protocoles n\u00e9cessaires pour garantir l’int\u00e9grit\u00e9 r\u00e9f\u00e9rentielle, la robustesse statistique et l’efficience algorithmique de leurs classeurs.<\/p>\n

1. Introduction th\u00e9orique \u00e0 la notion de d\u00e9calage temporel (Lag) dans l’analyse de donn\u00e9es sous Excel<\/h2>\n

1.1 D\u00e9finition \u00e9pist\u00e9mologique et statistique du concept de retard temporel<\/h3>\n

D’un point de vue \u00e9pist\u00e9mologique, l’analyse temporelle postule que l’\u00e9tat d’un syst\u00e8me \u00e0 un instant $t$<\/span> donn\u00e9 n’est jamais enti\u00e8rement spontan\u00e9, mais proc\u00e8de au contraire d’une trajectoire historique dont la trace m\u00e9morielle s’estompe progressivement. Dans le formalisme math\u00e9matique des s\u00e9ries temporelles<\/a>, le d\u00e9calage d’ordre $k$<\/span>, couramment formalis\u00e9 par l’op\u00e9rateur de retard $L$<\/span> (pour Lag operator<\/em>) ou $B$<\/span> (pour Backshift<\/em>), est d\u00e9fini par la transformation $L^k y_t = y_{t-k}$<\/span>, o\u00f9 $y_t$<\/span> repr\u00e9sente la r\u00e9alisation d’une variable al\u00e9atoire mesur\u00e9e \u00e0 l’instant discret $t$<\/span>, et $k in \\mathbb{N}^*$<\/span> d\u00e9signe l’amplitude discr\u00e8te du recul temporel. Cet op\u00e9rateur \u00e9l\u00e9mentaire sous-tend l’ensemble de la th\u00e9orie stochastique lin\u00e9aire, offrant un cadre analytique unifi\u00e9 pour convertir des \u00e9quations diff\u00e9rentielles continues en \u00e9quations aux diff\u00e9rences finies manipulables num\u00e9riquement.<\/p>\n

Le r\u00f4le des observations d\u00e9cal\u00e9es s’av\u00e8re central dans la mod\u00e9lisation des comportements pass\u00e9s, car il permet de formaliser les ph\u00e9nom\u00e8nes d’inertie, d’hyst\u00e9r\u00e8se et de transmission retard\u00e9e. En \u00e9conom\u00e9trie de la consommation, par exemple, la th\u00e9orie du revenu permanent met en exergue l’influence des flux financiers ant\u00e9rieurs sur les arbitrages pr\u00e9sents. En psychom\u00e9trie et en neurosciences computationnelles, l’analyse des temps de r\u00e9action s\u00e9quentiels mobilise les variables retard\u00e9es pour \u00e9valuer la r\u00e9manence des stimuli ant\u00e9rieurs sur la prise de d\u00e9cision. D’un point de vue structural, il convient de distinguer avec rigueur le d\u00e9calage univari\u00e9, o\u00f9 une variable unique est confront\u00e9e \u00e0 son propre pass\u00e9 ($y_t$<\/span> par rapport \u00e0 $y_{t-1}$<\/span>), du d\u00e9calage multivari\u00e9, dans lequel un vecteur de variables explicatives contemporaines est enrichi par les historiques crois\u00e9s d’autres s\u00e9ries endog\u00e8nes ou exog\u00e8nes ($y_t$<\/span> modul\u00e9 par $x_{t-k}$<\/span> et $z_{t-j}$<\/span>).<\/p>\n

1.2 Pertinence m\u00e9thodologique des s\u00e9ries chronologiques et de l’autocorr\u00e9lation<\/h3>\n

L’incorporation de variables retard\u00e9es r\u00e9pond principalement \u00e0 la n\u00e9cessit\u00e9 de caract\u00e9riser et de quantifier la structure de d\u00e9pendance temporelle unissant les observations successives d’un processus stochastique. Contrairement aux donn\u00e9es en coupe transversale o\u00f9 les unit\u00e9s statistiques sont traditionnellement pr\u00e9sum\u00e9es ind\u00e9pendantes et identiquement distribu\u00e9es (hypoth\u00e8se i.i.d.<\/em>), les s\u00e9ries chronologiques violent syst\u00e9matiquement cette ind\u00e9pendance par l’introduction d’une autocorr\u00e9lation<\/a> s\u00e9rielle. L’\u00e9valuation de cette corr\u00e9lation interne \u00e0 diff\u00e9rents horizons temporels $k$<\/span> permet de d\u00e9terminer la fonction d’autocorr\u00e9lation empirique (ACF) et la fonction d’autocorr\u00e9lation partielle (PACF), outils primordiaux pour juger de la m\u00e9moire courte ou longue d’un ph\u00e9nom\u00e8ne empirique.<\/p>\n

Cette d\u00e9marche constitue l’\u00e9tape liminaire incontournable de la m\u00e9thodologie de Box-Jenkins, consacr\u00e9e \u00e0 l’estimation des mod\u00e8les autor\u00e9gressifs int\u00e9gr\u00e9s de moyennes mobiles (ARIMA). Au-del\u00e0 de la simple mesure de la persistance, l’analyse conjointe d’une s\u00e9rie et de ses versions d\u00e9cal\u00e9es met en lumi\u00e8re les composantes cycliques et saisonni\u00e8res : un d\u00e9calage d’ordre $k=12$<\/span> sur des observations mensuelles r\u00e9v\u00e8le imm\u00e9diatement l’amplitude des variations infra-annuelles r\u00e9currentes. De surcro\u00eet, l’observation des ruptures brutales de corr\u00e9lation temporelle permet d’identifier les bifurcations structurelles, qu’il s’agisse de changements de r\u00e9gime macro\u00e9conomique, de crises financi\u00e8res exog\u00e8nes ou de modifications technologiques profondes alt\u00e9rant de fa\u00e7on irr\u00e9versible les param\u00e8tres g\u00e9n\u00e9rateurs de la s\u00e9rie.<\/p>\n

1.3 L’absence d’une fonction native \u00ab LAG \u00bb dans Excel : Enjeux et alternatives<\/h3>\n

Dans les langages et environnements statistiques sp\u00e9cialis\u00e9s, la manipulation temporelle r\u00e9trospective b\u00e9n\u00e9ficie d’impl\u00e9mentations hautement d\u00e9claratives et s\u00e9mantiquement transparentes. En langage R, l’\u00e9cosyst\u00e8me Tidyverse propose la commande dplyr::lag()<\/code> ; au sein des syst\u00e8mes de gestion de bases de donn\u00e9es relationnelles conformes \u00e0 la norme SQL, la fonction analytique de fen\u00eatrage LAG() OVER (ORDER BY ...)<\/code> r\u00e9sout nativement cette probl\u00e9matique ; quant au syst\u00e8me SAS, il met \u00e0 disposition l’op\u00e9rateur LAGk()<\/code> au sein du DATA step. Dans ces \u00e9cosyst\u00e8mes, le moteur d’ex\u00e9cution g\u00e8re automatiquement l’ordre chronologique sous-jacent et l’allocation de la m\u00e9moire requise pour stocker les registres pr\u00e9c\u00e9dents.<\/p>\n

Face \u00e0 ces paradigmes sp\u00e9cialis\u00e9s, Excel pr\u00e9sente un mod\u00e8le conceptuel diff\u00e9rent, fond\u00e9 sur une grille bidimensionnelle statique d’adresses absolues ou relatives. L’absence d’une fonction intrins\u00e8que \u00ab LAG \u00bb force le praticien \u00e0 conceptualiser le d\u00e9calage non pas comme une translation chronologique abstraite, mais comme un d\u00e9placement spatial de coordonn\u00e9es cart\u00e9siennes sur la feuille de calcul. Cette transposition spatiale peut \u00eatre op\u00e9r\u00e9e selon trois grandes typologies de substitution : l’offsetting g\u00e9om\u00e9trique (principalement via la fonction DECALER<\/code>), l’indexation matricielle d\u00e9terministe (articulant INDEX<\/code> et LIGNE<\/code>) ou encore le requ\u00eatage relationnel interne via Power Query. Chacune de ces alternatives impose des contraintes distinctes en mati\u00e8re de co\u00fbt computationnel, de volatilit\u00e9 du recalcul et de pr\u00e9servation de l’int\u00e9grit\u00e9 r\u00e9f\u00e9rentielle, obligeant l’analyste \u00e0 adopter une rigueur formelle absolue pour pr\u00e9venir toute distorsion temporelle au sein de ses classeurs.<\/p>\n

2. Comprendre la fonction DECALER (OFFSET) : Fondement algorithmique du Lag sous Excel<\/h2>\n

2.1 Anatomie et syntaxe d\u00e9taill\u00e9e de la fonction DECALER<\/h3>\n

Pour reproduire le comportement d’un op\u00e9rateur de d\u00e9calage temporel dans l’environnement de calcul conventionnel d’Excel, la fonction DECALER<\/code> (connue sous l’appellation OFFSET<\/a> dans les versions anglophones du logiciel) s’impose historiquement comme l’instrument le plus imm\u00e9diatement intuitif. Sur le plan de la th\u00e9orie des graphes et de la g\u00e9om\u00e9trie analytique plane, cette fonction se comporte comme un vecteur de translation affine appliqu\u00e9 \u00e0 une cellule ou une plage de cellules source. Sa signature algorithmique compl\u00e8te fait intervenir cinq param\u00e8tres ordonn\u00e9s : DECALER(r\u00e9f; lignes; colonnes; [hauteur]; [largeur])<\/code>.<\/p>\n

Le premier argument, r\u00e9f<\/code>, \u00e9tablit l’origine du rep\u00e8re, c’est-\u00e0-dire la cellule ou la plage contigu\u00eb servant de point d’ancrage absolu ou relatif \u00e0 la translation. Les deuxi\u00e8me et troisi\u00e8me arguments, lignes<\/code> et colonnes<\/code>, constituent les grandeurs scalaires enti\u00e8res d\u00e9finissant le vecteur de d\u00e9placement. Du point de vue de l’orientation spatiale dans la grille du tableur, l’axe des ordonn\u00e9es est orient\u00e9 du haut vers le bas (les indices de lignes croissant vers le bas de l’\u00e9cran) et l’axe des abscisses de la gauche vers la droite. Par cons\u00e9quent, appliquer un d\u00e9calage temporel r\u00e9trospectif vers l’instant ant\u00e9rieur impose imp\u00e9rativement de renseigner un scalaire n\u00e9gatif pour l’argument lignes<\/code>, mat\u00e9rialisant une translation vers les rangs sup\u00e9rieurs du tableau chronologique. Lors de la phase de r\u00e9\u00e9valuation par le moteur de calcul, Excel r\u00e9sout le pointeur m\u00e9moire vers la nouvelle coordonn\u00e9e avant d’extraire la charge utile de la cellule, ce qui exige une conformit\u00e9 de typage rigoureuse entre la cellule source et l’environnement num\u00e9rique cible.<\/p>\n

2.2 M\u00e9canismes de manipulation des coordonn\u00e9es relatives : lignes et colonnes<\/h3>\n

L’utilisation de la fonction DECALER<\/code> pour construire un lag repose sur la synchronisation harmonieuse des adresses relatives lors de la descente le long de la s\u00e9rie chronologique. Consid\u00e9rons un vecteur de donn\u00e9es dispos\u00e9 verticalement le long d’une colonne unique. Pour \u00e9valuer la variable retard\u00e9e d’ordre un ($t-1$<\/span>) \u00e0 la ligne courante $i$<\/span>, l’argument de translation verticale doit \u00eatre fix\u00e9 \u00e0 $-1$<\/span>, tandis que l’argument de translation horizontale doit imp\u00e9rativement \u00eatre neutralis\u00e9 par la valeur $0$, signifiant que l’op\u00e9ration s’ex\u00e9cute \u00e0 abscisse constante : DECALER(Cellule_Courante; -1; 0)<\/code>.<\/p>\n

Ce m\u00e9canisme exploite pleinement le principe de la translation relative propre \u00e0 Excel. Lorsque la formule est propag\u00e9e le long de la s\u00e9rie temporelle par recopie incr\u00e9mentielle vers le bas, la cellule de r\u00e9f\u00e9rence d’ancrage progresse simultan\u00e9ment d’une unit\u00e9 vers le bas ($i to i+1$<\/span>), tandis que le vecteur de d\u00e9calage soustrait invariablement un rang vertical ($(i+1) – 1 = i$<\/span>). Il en r\u00e9sulte un suivi dynamique parfait de la trace temporelle imm\u00e9diate. Toutefois, la manipulation d’indices relatifs n\u00e9gatifs confronte directement l’algorithme aux fronti\u00e8res g\u00e9om\u00e9triques de la feuille de calcul : si l’op\u00e9rateur tente d’appliquer une translation de $-1$<\/span> sur une cellule situ\u00e9e \u00e0 la ligne 1, Excel se trouve dans l’incapacit\u00e9 physique d’adresser une coordonn\u00e9e spatiale n\u00e9gative, d\u00e9clenchant instantan\u00e9ment une interruption d’ex\u00e9cution mat\u00e9rialis\u00e9e par l’erreur d’adressage r\u00e9f\u00e9rentiel critique #REF!<\/code>.<\/p>\n

2.3 Gestion des dimensions optionnelles : hauteur et largeur de la matrice renvoy\u00e9e<\/h3>\n

Les quatri\u00e8me et cinqui\u00e8me arguments de la fonction DECALER<\/code>, respectivement hauteur<\/code> et largeur<\/code>, introduisent une capacit\u00e9 de redimensionnement dimensionnel de la r\u00e9f\u00e9rence restitu\u00e9e par l’algorithme. Lorsqu’ils sont omis par l’utilisateur, Excel attribue par d\u00e9faut \u00e0 ces param\u00e8tres les dimensions spatiales de la r\u00e9f\u00e9rence d’origine d\u00e9sign\u00e9e par l’argument r\u00e9f<\/code>. Dans le cadre de la construction d’un d\u00e9calage univari\u00e9 \u00e9l\u00e9mentaire portant sur une cellule unique, ces param\u00e8tres demeurent non renseign\u00e9s, for\u00e7ant la fonction \u00e0 renvoyer une valeur scalaire simple de dimension $1 \\times 1$<\/span>.<\/p>\n

N\u00e9anmoins, la mobilisation d\u00e9lib\u00e9r\u00e9e de ces dimensions optionnelles d\u00e9verrouille des opportunit\u00e9s analytiques majeures dans le traitement des s\u00e9ries chronologiques complexes. En renseignant par exemple une hauteur strictement sup\u00e9rieure \u00e0 un (ou n\u00e9gative pour englober un intervalle d’ant\u00e9riorit\u00e9s cumul\u00e9es), l’analyste peut ordonner \u00e0 DECALER<\/code> de renvoyer une sous-matrice contigu\u00eb de donn\u00e9es historiques. Cette configuration s’av\u00e8re particuli\u00e8rement puissante lorsqu’elle est imbriqu\u00e9e au sein de fonctions d’agr\u00e9gation statistique, telles que MOYENNE<\/code> ou ECARTYPE<\/code>, permettant ainsi de construire des m\u00e9triques de fen\u00eatres glissantes dynamiques sans recourir \u00e0 des formules matricielles lourdes. Toutefois, il convient de souligner que la gestion de plages redimensionn\u00e9es accro\u00eet consid\u00e9rablement la charge allou\u00e9e au moteur de calcul, le stockage temporaire de matrices interm\u00e9diaires dans la m\u00e9moire vive pouvant induire une d\u00e9gradation mesurable de la r\u00e9activit\u00e9 des classeurs volumineux.<\/p>\n

3. Exemple pratique 1 : Impl\u00e9mentation pas \u00e0 pas d’un Lag simple univari\u00e9 (Lag t-1)<\/h2>\n

3.1 Structuration rigoureuse du jeu de donn\u00e9es chronologiques<\/h3>\n

Pour assurer la validit\u00e9 scientifique et l’exactitude op\u00e9rationnelle d’un calcul de d\u00e9calage temporel sous Excel, l’organisation spatiale du tableau brut doit ob\u00e9ir \u00e0 des conventions d’ing\u00e9nierie des donn\u00e9es rigoureuses. Les observations doivent \u00eatre consign\u00e9es au sein d’une structure tabulaire bidimensionnelle stricte o\u00f9 chaque enregistrement horizontal (ligne) correspond \u00e0 un point temporel discret unique $t$<\/span>, et chaque vecteur vertical (colonne) repr\u00e9sente une variable mesur\u00e9e. Une condition sine qua non<\/em> \u00e0 la coh\u00e9rence de l’op\u00e9ration est l’ordonnancement chronologique strict et croissant de la premi\u00e8re \u00e0 la derni\u00e8re ligne : les dates les plus recul\u00e9es doivent imp\u00e9rativement occuper les lignes sup\u00e9rieures, tandis que les observations les plus r\u00e9centes se d\u00e9ploient vers le bas.<\/p>\n

De plus, l’analyste doit v\u00e9rifier l’\u00e9quidistance des pas temporels (continuit\u00e9 chronologique). L’insertion non ma\u00eetris\u00e9e de jours f\u00e9ri\u00e9s, de week-ends manquants dans des s\u00e9ries financi\u00e8res ou de p\u00e9riodes non renseign\u00e9es induirait une asynchronie fondamentale, transformant un d\u00e9calage formel d’un rang ($t-1$<\/span>) en un d\u00e9calage temporel r\u00e9el h\u00e9t\u00e9rog\u00e8ne (par exemple trois jours d’intervalle entre le vendredi et le lundi). Consid\u00e9rons pour notre d\u00e9monstration exp\u00e9rimentale un jeu d’essai standardis\u00e9 illustrant les volumes de ventes quotidiens observ\u00e9s au cours de dix p\u00e9riodes d’observation cons\u00e9cutives, dispos\u00e9 dans les colonnes A<\/code> (P\u00e9riode calendaire), B<\/code> (Ventes constat\u00e9es, exprim\u00e9es en unit\u00e9s mon\u00e9taires), la colonne C<\/code> \u00e9tant r\u00e9serv\u00e9e pour la variable d\u00e9cal\u00e9e Ventes_Lag1<\/code>.<\/p>\n

3.2 Param\u00e9trage de la formule =DECALER(B3; -1; 0) en cellule cible<\/h3>\n

Supposons que la ligne 1 du tableau soit assign\u00e9e aux en-t\u00eates textuels de colonnes (respectivement P\u00e9riode<\/code>, Ventes<\/code>, Ventes_Lag1<\/code>) et que la premi\u00e8re observation empirique temporelle ($t=1$<\/span>) prenne place sur la ligne 2. La cellule B2<\/code> h\u00e9berge ainsi la premi\u00e8re mesure scalaire, disons 13 unit\u00e9s de vente. \u00c0 ce stade structurel, l’instant $t=1$<\/span> ne dispose d’aucun pass\u00e9 mesur\u00e9 au sein de notre base d’observation restreinte. Par cons\u00e9quent, la premi\u00e8re instanciation possible de la variable d\u00e9cal\u00e9e d’ordre 1 intervient obligatoirement \u00e0 l’instant temporel $t=2$<\/span>, mat\u00e9rialis\u00e9 par la ligne 3 du classeur.<\/p>\n

L’op\u00e9rateur doit positionner le curseur d’\u00e9dition directement sur la cellule C3<\/code> et y introduire rigoureusement l’expression algorithmique suivante : =DECALER(B3; -1; 0)<\/code> (ou sa version internationale =OFFSET(B3, -1, 0)<\/code> selon la localisation linguistique d’Office). L’ancrage est ici r\u00e9alis\u00e9 sur la cellule B3<\/code> repr\u00e9sentant la valeur contemporaine \u00e0 l’instant $t=2$<\/span>. Le param\u00e8tre $-1$<\/span> instruit le moteur d’ex\u00e9cution d’effectuer une translation d’une ligne vers le sommet de la feuille, tandis que le param\u00e8tre $0$ maintient l’\u00e9valuation dans la colonne B<\/code>. Lors de la validation par la touche d’entr\u00e9e, Excel r\u00e9sout spatialement la r\u00e9f\u00e9rence vers l’adresse B2<\/code> et transvase fid\u00e8lement la valeur scalaire de 13 dans la cellule cible C3<\/code>, sans aucune alt\u00e9ration de typage.<\/p>\n

\"\"<\/figure>\n

3.3 Propagation dynamique de la formule et analyse des r\u00e9sultats obtenus<\/h3>\n

D\u00e8s lors que la validit\u00e9 de l’ancrage r\u00e9f\u00e9rentiel est certifi\u00e9e en C3<\/code>, la formule doit \u00eatre diffus\u00e9e sur l’int\u00e9gralit\u00e9 du continuum chronologique. Cette op\u00e9ration s’accomplit par l’\u00e9tirement vers le bas de la poign\u00e9e de recopie incr\u00e9mentielle, situ\u00e9e \u00e0 l’angle inf\u00e9rieur droit de la cellule active, ou plus rapidement par un double-clic sur cette derni\u00e8re, ordonnant \u00e0 Excel d’\u00e9tendre automatiquement le calcul jusqu’\u00e0 la derni\u00e8re ligne adjacente non vide du tableau (ici la ligne 11, correspondant \u00e0 la dixi\u00e8me p\u00e9riode).<\/p>\n

L’examen minutieux des valeurs transcrites dans la colonne C<\/code> confirme l’exactitude de l’op\u00e9rateur de retard temporel. \u00c0 la ligne 4 ($t=3$<\/span>, cellule C4<\/code>), la formule auto-adapt\u00e9e par adressage relatif devient =DECALER(B4; -1; 0)<\/code> et restitue rigoureusement la valeur de la ligne 3 ($t=2$<\/span>). Chaque enregistrement temporel se trouve d\u00e8s lors juxtapos\u00e9 horizontalement \u00e0 son propre ant\u00e9c\u00e9dent imm\u00e9diat. Le tableau suivant sch\u00e9matise l’alignement s\u00e9quentiel et la correspondance des valeurs g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par la propagation :<\/p>\n