Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
Identyfikacja i prognozowanie szeregów czasowych na przykładzie modeli Boxa-Jenkinsa — Time series identification and forecasting on the example of Box-Jenkins models / Nataliia KASHPRUK // W: Nauka – technika – technologia : seria wydawnicza AGH, T. 1. — Kraków : Wydawnictwa AGH, 2021. — ISBN: 978-83-66727-65-6; e-ISBN: 978-83-66727-47-2. — S. 91–100. — Bibliogr. s. 99–100, Streszcz., Abstr.
Autor
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 137826 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2021-11-29 |
| Tekst źródłowy | URL |
| DOI | 10.7494/978-83-66727-47-2_5 |
| Rok publikacji | 2021 |
| Typ publikacji | fragment książki |
| Otwarty dostęp |  |
| Creative Commons | |
| Wydawca | Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie |
Streszczenie
Szeregi czasowe wykorzystywane są do analiz i prognozowania. Na podstawie danych historycznych należy określić, co stanie się ze wskaźnikami w najbliższej przyszłości. Uzyskanie dokładnej prognozy zależy od doboru parametrów modelu. Klasyczne podejście wymaga dużych nakładów pracy i jest czasochłonne. W celu doboru najlepszego modelu często są używane kryteria informacyjne. Celem artykułu było pokazanie, jak należy stosować pakiet autoarima.
Abstract
Time series are used for analysis and forecasting. Based on historical data, determine what will happen to the indicators in the near future. Obtaining an accurate forecast depends on the selection of model parameters. The classic approach requires a lot of work and is time-consuming. In order to select the best model, information criteria are often used. The aim of this article was to show how to use the autoarima package.