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ARIMA |
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Prevendo e estimando o futuro: Média movente integrada AutoRegressive. Explanação do ARIMA de Box and Jenkins. ('76)
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Ninguém pode realmente olhar no futuro. Mas métodos estatísticos modernos, modelos econométricos, e de software de business intelligence lata a alguns negócios da ajuda da extensão para prever e estimar o que está indo acontecer no futuro.
O ARIMA está para a média movente integrada AutoRegressive.
O Time Series Analysis do ARIMA usa retardações e desloca-as nos dados históricos para descobrir testes padrões (por exemplo médias moventes, seasonality) e para predizer o futuro. O modelo do ARIMA foi desenvolvido primeiramente no 60s atrasado mas systemized por Box and Jenkins em 1976. O ARIMA pode ser mais complexo usar-se do que outras técnicas de forecasting estatísticas, embora quando executado corretamente o ARIMA possa ser completamente poderoso e flexível. O ARIMA é um método para determinar duas coisas:
Por exemplo y (t) = 1/3 * y (T-3) + 1/3 * de y (t-2) + 1/3 * y (T-1) é um modelo do ARIMA; um outro MODELO do ARIMA é y (t) = 1/6 * y (T-3) + 4/6 * de y (t-2) + 1/6 * y (o T-1) Livro: Alan Pankratz - Forecasting with Univariate Box Jenkins Models: Concepts and Cases - Livro: Jeffrey Wooldridge - Introductory Econometrics: A Modern Approach -
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