概要、フォーラム、ベストプラクティス、専門家のヒント、およびリソース。XARIMAモデル上のすべて今すぐ登録。ログイン12manage-管理プラットフォームへようこそ。100万人の他のメンバーと参加し、知識センターの何千ものアクセスを取得します。含むARIMAモデル。ログインだれも未来に実際に見ることができない。intelligenceソフトウェアは幾分ビジネスが予測し、将来起こるだろうものが推定するのを助けることができる。ARIMAは自己回帰統合された移動平均を意味する。Analysisは遅れを使用し、履歴データでパターン(例えば移動平均、seasonality)の覆いを取り、未来を予測するために移る。Jenkinsによって組織化された。ARIMAはきちんと実行されたときARIMAがかなり強力、適用範囲が広い場合もあるが使用するために他の統計的な予測技術より複雑である場合もある。ARIMAは2つの事を定めるための方法である:過去のどの位次の観察(重量の長さ)を予測するのに使用されるべきである重量の価値。(t-1)従って正しいARIMAモデルは使用されるべきである係数および遅れの右の数の同一証明を要求する。ARIMAのモデル同一証明は下役モデルを識別するのにautoregressionsを使用する。心配は耐久性をもって識別するために取られなければなり、飛び地が(脈拍、レベルはの現地時間の傾向移る)破壊をもたらすことができると同時に変数を推定するため。(0人のメンバー)ARIMAモデルフォーラム主題に関する議論:ARIMAモデル。(...)ARIMAモデルベストプラクティスここでは、過去から最も価値のある議論が見つかります。ARIMAエキスパートのヒント(英語)ここでは、専門家によるアドバイスを見つけるでしょう。ARIMAモデルの情報源こちらでは、パワーポイントのプレゼンテーション、マイクロラーニングのビデオ、その他の情報源を見つけることができます。その所有者のすべての名前TM。