A time series is a sequence of obse

A time series is a sequence of observations of a random variable. Hence, it is a stochastic
process. Examples include the monthly demand for a product, the annual freshman
enrollment in a department of a university, and the daily volume of flows in a river.
Forecasting time series data is important component of operations research because these
data often provide the foundation for decision models. An inventory model requires
estimates of future demands, a course scheduling and staffing model for a university
requires estimates of future student inflow, and a model for providing warnings to the
population in a river basin requires estimates of river flows for the immediate future.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อนุกรมเวลาเป็นลำดับของการสังเกตของตัวแปรสุ่ม จึงเป็นสุ่ม
กระบวนการ ตัวอย่างเช่นความต้องการรายเดือนสำหรับผลิตภัณฑ์น้องใหม่ประจำปี
การลงทะเบียนเรียนในภาควิชาของมหาวิทยาลัยและปริมาณประจำวันของกระแสในแม่น้ำ
ข้อมูลอนุกรมเวลาการพยากรณ์เป็นองค์ประกอบที่สำคัญของการวิจัยการดำเนินงานเพราะเหล่านี้
มักจะให้ข้อมูลพื้นฐานสำหรับรูปแบบการตัดสินใจ . รูปแบบสินค้าคงคลังต้องมี
การประเมินความต้องการในอนาคต, การจัดตารางการเรียนการสอนและการจัดรูปแบบของมหาวิทยาลัย
ต้องประมาณการกระแสของนักเรียนในอนาคตและรูปแบบการให้คำเตือนไปยัง
ประชากรในลุ่มน้ำต้องประมาณการของแม่น้ำไหลในอนาคตอันใกล้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อนุกรมเวลาคือลำดับของการสังเกตของตัวแปรเชิงสุ่ม ดังนั้น มันคือ กระบวนการสโตแคสติก

ตัวอย่าง ได้แก่ ความต้องการรายเดือนสำหรับผลิตภัณฑ์ , การลงทะเบียนน้องใหม่
ประจำปีในแผนกของมหาวิทยาลัย และทุกวัน ปริมาณของการไหลในแม่น้ำ การพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลา
เป็นส่วนประกอบสำคัญของการวิจัยการดำเนินงาน เพราะสิ่งเหล่านี้
ข้อมูลมักจะให้รากฐานสำหรับแบบจำลองการตัดสินใจ สินค้าคงคลังแบบต้อง
ประมาณความต้องการในอนาคต หลักสูตรการวางแผนและแบบจำลองการจัดอัตรากำลังบุคลากรสำหรับมหาวิทยาลัย
ต้องประมาณการกระแสนักเรียนในอนาคต และรูปแบบการให้บริการเตือน
ประชากรในลุ่มน้ำของแม่น้ำไหลต้องประมาณการสำหรับอนาคตทันที