Metodes pierādījumu reģistrs
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.
Avota reģistrs
Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.
Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model
Taksonomiskās metodes reģistrs · 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
Kurēti apgalvojumi
Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.
Vēl nav kurētu apgalvojumu
Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.
Saistītās metodes
Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.