Analiză robustă a seriilor de timp
Analiza robustă a seriilor de timp ajustează modele autoregresive, de medie mobilă și ARIMA la serii care conțin valori aberante sau discontinuități structurale, utilizând M-estimare sau MM-estimare în locul metodei celor mai mici pătrate, astfel încât câteva observații anormale să nu distorsioneze ajustarea. Aceasta urmează tradiția statisticilor robuste consolidate în Maronna, Martin, Yohai și Salibián-Barrera (2019).
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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. link ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 1). Robust Time Series Analysis (M- and MM-estimation based AR / MA / ARIMA). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/statistics/robust-time-series
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.
- Analiza punctului de rupereStatistică↔ compare
- Estimarea deviației absolute mediane (MAD)Statistică↔ compare
- Regresia prin metoda celor mai mici pătrate ordinare (OLS)Econometrie↔ compare
- Model Robust de Efecte Mixte LiniareStatistică↔ compare
- Estimatori Robuști de Scară Sn și QnStatistică↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →