The SARIMA modelling approach invol

The SARIMA modelling approach involves the following four-step iterative process: (1) identify the SARIMA(
p,d,q)(P,D,Q)S structure, (2) estimate the unknown parameter, (3) check the estimated residuals and (4) predict future
values. Residuals should satisfy the requirements of a white noise process (uncorrelated and normally distributed around a
zero mean). Further details are given in Box and Jenkins (1976) to estimate the parameters and order of the model. Here, in
order to identify the model, a set of different parameters were iteratively used to judge whether the model is appropriate and
to select the best model by comparison of prediction results

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สมถวิลที่สร้างแบบจำลองวิธีการเกี่ยวข้องกับกระบวนการซ้ำสี่ขั้นตอนต่อไปนี้: (1) ระบุ(สมถวิลp, d, q) (P, D, Q) โครงสร้าง S, (2) ประเมินพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จัก ตรวจสอบ (3) (4) และค่าคงเหลือประมาณทำนายอนาคตค่า ค่าคงเหลือควรตอบสนองความต้องการของกระบวนการเสียงขาว (uncorrelated และปกติกระจายสถานศูนย์เฉลี่ย) รายละเอียดเพิ่มเติมแสดงไว้ในกล่องและเจงกินส์ (1976) การประมาณพารามิเตอร์การสั่งของแบบจำลอง ที่นี่ ในเพื่อที่จะระบุรูปแบบ ชุดของพารามิเตอร์ต่าง ๆ ซ้ำ ๆ ที่เคยตัดสินว่ารูปแบบที่เหมาะสม และเลือกแบบที่ดีที่สุด โดยเปรียบเทียบผลการคาดเดา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการสร้างแบบจำลอง SARIMA เกี่ยวข้องดังต่อไปนี้สี่ขั้นตอนกระบวนการซ้ำ (1) ระบุ SARIMA
(P, D, ด) (P, D, Q) S โครงสร้าง (2) ประเมินพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จัก (3) การตรวจสอบโดยประมาณ เหลือและ (4)
การทำนายอนาคตค่า เหลือควรจะตอบสนองความต้องการของกระบวนการเสียงสีขาว (uncorrelated และกระจายตามปกติรอบ ๆ
ศูนย์เฉลี่ย) รายละเอียดเพิ่มเติมจะได้รับในกล่องและเจนกินส์ (1976) ในการประมาณค่าพารามิเตอร์และการสั่งซื้อของรูปแบบ ที่นี่ในเพื่อที่จะระบุรูปแบบชุดของพารามิเตอร์ที่แตกต่างกันถูกนำมาใช้ซ้ำที่จะตัดสินว่ารูปแบบมีความเหมาะสมและเพื่อเลือกรุ่นที่ดีที่สุดโดยการเปรียบเทียบผลการทำนาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การ sarima วิธีแบบจำลองที่เกี่ยวข้องกับต่อไปนี้สี่ขั้นตอนของกระบวนการ : ( 1 ) ระบุ sarima (
P , D , q ) P , D , Q ) s โครงสร้าง ( 2 ) ประเมินพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จัก ( 3 ) การตรวจสอบค่าความคลาดเคลื่อน และ ( 4 ) ทำนายค่าในอนาคต

ซึ่งควรตอบสนองความต้องการของกระบวนการเสียงสีขาว ( uncorrelated ปกติกระจายทั่ว
ศูนย์หมายถึง )รายละเอียดเพิ่มเติมจะได้รับในกล่อง และ เจนกินส์ ( 1976 ) และค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลอง ที่นี่ใน
เพื่อระบุรูปแบบชุดของพารามิเตอร์ต่าง ๆที่ใช้ตัดสินว่าซ้ำรูปแบบและเลือกรูปแบบเหมาะสม
ที่ดีที่สุดโดยการเปรียบเทียบผลการทำนาย