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ARIMAナレッジセンター |
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だれも未来に実際に見ることができない。 しかし現代統計的な方法、計量経済モデルおよびbusiness 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。 ARIMAのTime Series 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。 ARIMAモデルは遅い60sで最初に開発されたが、1976年にBox and 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:
例えばy (t) = 1/3の* y (t-3) + 1/3 * y (t-2) + 1/3 * y (t-1)はARIMAモデルである; もう一つのARIMAモデルはであるy (t) = 1/6の* y (t-3) + 4/6 * y (t-2) + 1/6 * y (t-1) 本: Alan Pankratz - Forecasting with Univariate Box Jenkins Models: Concepts and Cases - 本: Jeffrey Wooldridge - Introductory Econometrics: A Modern Approach -
と比較した: Regression Analysis | Dynamic Regression | Exponential Smoothing | 分析的なCRM | business intelligence より多くの方法、モデル、理論 |
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