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.
Catatan sumber
Kutipan disalin apa adanya dari catatan sumber metode. Tidak ada verifikasi tingkat klaim yang disimpulkan darinya.
- 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
Klaim yang dikurasi
Klaim tersimpan dalam buku besar bukti, masing-masing dengan penilaiannya sendiri.
Tampilan ini tidak menciptakan penilaian klaim ketika buku besar tidak memilikinya.
Metode terkait
Dihasilkan dari grafik metode dan ditampilkan sebagai relasi yang disarankan mesin — tidak ada klaim bukti yang disimpulkan.