Model ARIMA Robust
ARIMA Robust memperluas kerangka kerja ARIMA klasik untuk mendeteksi dan mengoreksi pengaruh pencilan (outlier) dan patahan struktural selama estimasi. Dengan mengidentifikasi secara bersamaan observasi anomali dan mengestimasi ulang parameter model, model ini menghasilkan estimasi koefisien dan prakiraan yang jauh lebih sedikit terdistorsi oleh guncangan terisolasi atau kesalahan data dibandingkan ARIMA standar.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/id/econometrics/robust-arima-model
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.
- Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Ekonometrika↔ compare
- Regresi KuantilEkonometrika↔ compare
- Model SARIMAEkonometrika↔ compare
- Model Ruang Keadaan (Kalman Filter)Ekonometrika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →