autoregressive$503956$ - translation to ιταλικό
DICLIB.COM
AI-based language tools
Εισάγετε μια λέξη ή φράση σε οποιαδήποτε γλώσσα 👆
Γλώσσα:     

Μετάφραση και ανάλυση λέξεων από τεχνητή νοημοσύνη

Σε αυτήν τη σελίδα μπορείτε να λάβετε μια λεπτομερή ανάλυση μιας λέξης ή μιας φράσης, η οποία δημιουργήθηκε χρησιμοποιώντας το ChatGPT, την καλύτερη τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης μέχρι σήμερα:

  • πώς χρησιμοποιείται η λέξη
  • συχνότητα χρήσης
  • χρησιμοποιείται πιο συχνά στον προφορικό ή γραπτό λόγο
  • επιλογές μετάφρασης λέξεων
  • παραδείγματα χρήσης (πολλές φράσεις με μετάφραση)
  • ετυμολογία

autoregressive$503956$ - translation to ιταλικό

STATISTICAL MODEL USED IN TIME SERIES ANALYSIS
Autoregressive moving average; ARMAX; Autoregressive moving average model; ARMA model; Autoregressive moving-average model; Autoregressive-moving-average model

autoregressive      
adj. autoregressivo, che usa statistiche precedenti per predire dati futuri (finanz.)

Βικιπαίδεια

Autoregressive–moving-average model

In the statistical analysis of time series, autoregressive–moving-average (ARMA) models provide a parsimonious description of a (weakly) stationary stochastic process in terms of two polynomials, one for the autoregression (AR) and the second for the moving average (MA). The general ARMA model was described in the 1951 thesis of Peter Whittle, Hypothesis testing in time series analysis, and it was popularized in the 1970 book by George E. P. Box and Gwilym Jenkins.

Given a time series of data X t {\displaystyle X_{t}} , the ARMA model is a tool for understanding and, perhaps, predicting future values in this series. The AR part involves regressing the variable on its own lagged (i.e., past) values. The MA part involves modeling the error term as a linear combination of error terms occurring contemporaneously and at various times in the past. The model is usually referred to as the ARMA(p,q) model where p is the order of the AR part and q is the order of the MA part (as defined below).

ARMA models can be estimated by using the Box–Jenkins method.