विधि साक्ष्य रिकॉर्ड
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.
स्रोत रिकॉर्ड
विधियों के स्रोत रिकॉर्ड से उद्धरण शब्दशः कॉपी किए गए हैं। इनसे किसी भी दावे-स्तरीय सत्यापन का अनुमान नहीं लगाया गया है।
Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model
वर्गीकरण विधि रिकॉर्ड · 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
क्यूरेटेड दावे
साक्ष्य लेज़र में दावे बने हुए हैं, प्रत्येक का अपना मूल्यांकन है।
अभी तक कोई क्यूरेटेड दावे नहीं
जब लेज़र में कोई दावा नहीं होता है तो यह दृश्य दावा मूल्यांकन का आविष्कार नहीं करता है।
संबंधित विधियाँ
विधि ग्राफ़ से उत्पन्न और मशीन-अनुशंसित संबंध के रूप में दिखाए गए हैं — किसी भी साक्ष्य दावे का अनुमान नहीं लगाया गया है।