Metodin todisteiden tietue
Robust ARIMA model
Robust ARIMA extends the classical ARIMA framework to detect and correct the influence of outliers and structural breaks during estimation. By jointly identifying anomalous observations and re-estimating model parameters, it produces coefficient estimates and forecasts that are far less distorted by isolated shocks or data errors than standard ARIMA.
Lähdetietue
Sitaatit kopioitu sanatarkasti metodin lähdetietueesta. Niistä ei päätellä väitteiden tasoista varmennusta.
Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model
Taksonominen metoditietue · regression-model / econometrics
- Tsay, R. S. (1986). Time series model specification in the presence of outliers. Journal of the American Statistical Association, 81(393), 132–141. · DOI 10.1080/01621459.1986.10478250
- Chen, C., & Liu, L.-M. (1993). Joint estimation of model parameters and outlier effects in time series. Journal of the American Statistical Association, 88(421), 284–297. · DOI 10.2307/2290724
Kuratoituja väitteitä
Väitteet tallennettu todistusaineiston pääkirjaan, jokaisella oma arviointinsa.
Ei vielä kuratoituja väitteitä
Tämä näkymä ei keksi väitteen arviointia, jos pääkirjassa ei ole sitä.
Liittyvät metodit
Luotu metodigraafista ja näytetään koneen ehdottamina suhteina – väitteitä ei päätellä.