Autoregressiven gleitenden Durchschnitt

Ein autoregressiver integrierter gleitender Durchschnitt oder Arima ist ein statistisches Analysemodell, das Zeitreihendaten verwendet, um den Datensatz besser zu verstehen oder zukünftige Trends vorherzusagen. Ein statistisches Modell ist autoregressiv, wenn es zukünftige Werte prognostiziert, die auf früheren Werten basieren.

1. Wofür wird das ARA -Modell verwendet??
2. Was ist der Unterschied zwischen gleitendem Durchschnitt und autoregressiv?
3. Was ist der Unterschied zwischen AR und Arma?
4. Was ist ARMA in der Prognose?

Wofür wird das ARA -Modell verwendet??

Die Modelle AR-, MA-, ARMA- und ARIMA. Es ist jedoch notwendig, sicherzustellen, dass die Zeitreihe über die historischen Daten der Beobachtungsverlängerung stationär ist.

Was ist der Unterschied zwischen gleitendem Durchschnitt und autoregressiv?

Ein gleitendes Durchschnittsmodell ähnelt einem autoregressiven Modell, außer dass es anstatt eine lineare Kombination früherer Zeitreihenwerte zu sein, es ist eine lineare Kombination der vergangenen weißen Rauschbegriffe.

Was ist der Unterschied zwischen AR und Arma?

ARMA ist die Kombination der AR- und MA -Modelle. ARMA -Modelle bedecken beide Aspekte von AR und MA. Das ARMA -Modell prognostiziert die zukünftigen Werte sowohl auf der Grundlage der vorherigen Werte als auch auf den Fehlern. So hat Arma eine bessere Leistung als AR- und MA -Modelle allein.

Was ist ARMA in der Prognose?

ARMA ist ein Vorhersagemodell, bei dem die Methoden der Autoregressionsanalyse (AR) und des gleitenden Durchschnitts (MA) beide auf zeitreiche Daten angewendet werden, die sich gut verhalten werden. In Arma wird angenommen, dass die Zeitreihe stationär ist und wenn sie schwankt, so gleichmäßig eine bestimmte Zeit ist.