تحليل السلاسل الزمنية المرن
يقوم تحليل السلاسل الزمنية المرن بملاءمة نماذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة ونماذج ARIMA للسلاسل التي تحتوي على قيم شاذة أو انقطاعات هيكلية، وذلك باستخدام تقدير M أو تقدير MM بدلاً من المربعات الصغرى العادية، بحيث لا تؤدي بعض الملاحظات الشاذة إلى تشويه الملاءمة. وهو يتبع تقليد الإحصاءات المرنة الذي تم ترسيخه في Maronna, Martin, Yohai and Salibián-Barrera (2019).
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., & Salibián-Barrera, M. (2019). Robust Statistics: Theory and Methods (with R) (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-1119214687
- Peña, D., & Guttman, I. (1988). A Bayesian Approach for Predicting with Outliers. Journal of the American Statistical Association. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Robust Time Series Analysis (M- and MM-estimation based AR / MA / ARIMA). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/statistics/robust-time-series
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- تحليل نقطة الانهيارالإحصاء↔ compare
- تقدير الانحراف المطلق الوسطي (MAD)الإحصاء↔ compare
- انحدار المربعات الصغرى العادية (OLS)الاقتصاد القياسي↔ compare
- النموذج المختلط الخطي المتينالإحصاء↔ compare
- تقديرات المقياس القوية Sn و Qnالإحصاء↔ compare