Regression model

Anàlisi robusta de sèries temporals

L'anàlisi robusta de sèries temporals ajusta models autorregressius, de mitjana mòbil i ARIMA a sèries que contenen valors atípics o ruptures estructurals, utilitzant M-estimació o MM-estimació en lloc de mínims quadrats ordinaris, de manera que unes quantes observacions anòmales no distorsionin l'ajust. Segueix la tradició d'estadística robusta consolidada a Maronna, Martin, Yohai i Salibián-Barrera (2019).

Aplica-ho amb StatMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. 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
  2. Peña, D., & Guttman, I. (1988). A Bayesian Approach for Predicting with Outliers. Journal of the American Statistical Association. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 1). Robust Time Series Analysis (M- and MM-estimation based AR / MA / ARIMA). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateRobust Time Series Analysis (Robust Time Series Analysis (M- and MM-estimation based AR / MA / ARIMA)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/statistics/robust-time-series · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026