手法証拠記録
Robust Time Series Analysis
Robust Time Series Analysis fits autoregressive, moving-average, and ARIMA models to series that contain outliers or structural breaks, using M-estimation or MM-estimation instead of ordinary least squares so that a few anomalous observations do not distort the fit. It follows the robust statistics tradition consolidated in Maronna, Martin, Yohai and Salibián-Barrera (2019).
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
Robust Time Series Analysis (M- and MM-estimation based AR / MA / ARIMA)
分類的手法記録 · regression-model / statistics
- 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
- Peña, D., & Guttman, I. (1988). A Bayesian Approach for Predicting with Outliers. Journal of the American Statistical Association. · URL
キュレーションされた主張
主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。
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関連手法
手法グラフから生成され、機械が提案した関係として表示されます — 証拠主張は推論されません。