Запись доказательств метода

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).

Sources recorded, not reviewed

Исходная запись

Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.

Robust Time Series Analysis (M- and MM-estimation based AR / MA / ARIMA)

Таксономическая запись метода · 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

Открыть полный метод

Курируемые утверждения

Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.

Курируемых утверждений еще нет

Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.

Связанные методы

Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.

Same method familyBreakdown Point Analysismachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyMAD Estimationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyOLS Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRobust Mixed Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySn and Qn Scale Estimatorsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.