Sequence stationary process. Elimin

Sequence stationary process. Eliminate possible cyclical and seasonal behavior. In order to improve the forecast with
low order models, it is convenient to eliminate this behavior. We usually remove this seasonal behavior by means of
differentiation. To identify possible seasonal and/or cyclical components present in the time series, the autocorrelation
function (ACF) is used. If the sequence is non-stationary, generally one or two time differences can make the sequence
smoother by difference processing

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ลำดับกระบวนการเครื่องเขียน กำจัดพฤติกรรมได้ตามฤดูกาล และวัฏจักร เพื่อปรับปรุงการคาดการณ์ด้วยรูปแบบใบสั่งต่ำสุด เป็นการขจัดปัญหานี้ เรามักจะเอาปัญหานี้ตามฤดูกาลโดยวิธีของสร้างความแตกต่าง ระบุเป็นไปได้ ตามฤดูกาล หรือแบบส่วนประกอบแสดงในเวลาชุด autocorrelation การใช้ฟังก์ชัน (สโมสรฟุตบอล) ถ้าลำดับไม่เขียน โดยทั่วไปความแตกต่างของเวลาหนึ่ง หรือสองสามารถทำลำดับนุ่มนวล โดยการประมวลผลความแตกต่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระบวนการนิ่งลำดับ กำจัดพฤติกรรมวงจรและตามฤดูกาลที่เป็นไปได้ เพื่อที่จะปรับปรุงการคาดการณ์ที่มี
รูปแบบการสั่งซื้อต่ำก็จะสะดวกในการขจัดพฤติกรรมนี้ เรามักจะเอาพฤติกรรมของฤดูกาลนี้โดยวิธีการของ
ความแตกต่าง เพื่อระบุตามฤดูกาลและเป็นไปได้ / หรือส่วนประกอบวงจรอยู่ในอนุกรมเวลา, อัต
ฟังก์ชั่น (ACF) ถูกนำมาใช้ ถ้าลำดับไม่หยุดนิ่งโดยทั่วไปหนึ่งหรือสองแตกต่างของเวลาสามารถทำให้ลำดับ
นุ่มนวลโดยการประมวลผลที่แตกต่างกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ลำดับคงที่ของกระบวนการ ขจัดไปได้ถึงพฤติกรรมและตามฤดูกาล เพื่อปรับปรุงที่มีการคาดการณ์
รุ่นสั่งน้อย มันสะดวกในการขจัดพฤติกรรมนี้ เรามักจะเอาพฤติกรรมนี้ตามฤดูกาลโดย
ความแตกต่าง . ระบุเป็นไปได้ตามฤดูกาลและ / หรือส่วนประกอบอื่นในเวลาปัจจุบันชุดฟังก์ชัน autocorrelation
( ACF ) ใช้ถ้าลำดับเป็น non-stationary มักจะหนึ่งหรือสองความแตกต่างของเวลาทำให้ลำดับ
เรียบโดยการประมวลผลแตกต่างกัน