Regression model

ניתוח סדרות עתיות חסין

ניתוח סדרות עתיות חסין מתאים מודלים אוטורגרסיביים, ממוצע נע, ו-ARIMA לסדרות המכילות חריגות או שברים מבניים, תוך שימוש באומדני M או MM במקום ריבועים פחותים רגילים, כך שמעט תצפיות חריגות לא יעוותו את ההתאמה. הוא עוקב אחר מסורת הסטטיסטיקה החסינה שאוחדה במארונה, מרטין, יוהאי וסליביאן-בארארה (2019).

יישום עם StatMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateRobust Time Series Analysis (Robust Time Series Analysis (M- and MM-estimation based AR / MA / ARIMA)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/statistics/robust-time-series · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026