Regression modelEconometrics / time series

Robust ARIMA मॉडल

Robust ARIMA, अनुमान के दौरान आउटलायर्स (असंगत मान) और संरचनात्मक विरामों के प्रभाव का पता लगाने और उन्हें ठीक करने के लिए क्लासिकल ARIMA फ्रेमवर्क का विस्तार करता है। विसंगत अवलोकनों की संयुक्त रूप से पहचान करके और मॉडल पैरामीटर का पुनः अनुमान लगाकर, यह मानक ARIMA की तुलना में अलग-थलग झटकों या डेटा त्रुटियों से बहुत कम विकृत गुणांक अनुमान और पूर्वानुमान उत्पन्न करता है।

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स्रोत

  1. 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
  2. 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

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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/econometrics/robust-arima-model

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इनमें संदर्भित

ScholarGateRobust ARIMA model (Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/econometrics/robust-arima-model · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026