Variability and relationships: Apar

Variability and relationships: Apart from the changes in the
company's structure or its atmosphere, the consideration of
assumed stable relationships among a model's variable is very
important. With the supposition of complete data availability,
the MLPNN models are more suitable for explaining the
complex non-linear relationships between variables. The
SARIMA-MLR model assume linear relationship among variables. But, there is also a possibility that the SARIMA-MLR
model would reject an independent variable at mean which
may be significant at other quantiles. Unlike the SARIMA-MLR
and MLPNN models, the SARIMA-QR model provides more
information about relationships between variables at different
quantiles. In case of poor knowledge of relationships, the
seasonal naïve forecasting model can be chosen.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความแปรปรวนและความสัมพันธ์: นอกเหนือจากการเปลี่ยนแปลงในการโครงสร้างของบริษัทหรือของบรรยากาศ การพิจารณาของความสัมพันธ์ที่มั่นคงโหลดระหว่างตัวแปรของรุ่นเป็นอย่างมากสิ่งสำคัญการ มีข้อสมมุติของข้อมูลที่สมบูรณ์พร้อมใช้งานรุ่น MLPNN จะเหมาะสำหรับการอธิบายการความสัมพันธ์ที่ไม่ใช่เชิงเส้นระหว่างตัวแปร การรูปแบบ MLR ทิพยสมมติความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปร แต่ มีความเป็นไปได้ที่ MLR ทิพยรูปแบบปฏิเสธตัวแปรอิสระที่ต้องการเดินทาง ซึ่งอาจสำคัญที่ quantiles อื่น ๆ ซึ่งแตกต่างจากทิพย-MLRและรุ่น MLPNN รุ่น QR ทิพยให้เพิ่มเติมข้อมูลเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่แตกต่างกันquantiles ในกรณีของความสัมพันธ์ การไร้เดียงสาตามฤดูกาลสามารถเลือกแบบจำลองการคาดการณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความแปรปรวนและความสัมพันธ์: นอกเหนือจากการเปลี่ยนแปลงของ
โครงสร้าง บริษัท หรือบรรยากาศของการพิจารณาของ
ความสัมพันธ์ที่มั่นคงสันนิษฐานหมู่ตัวแปรแบบจำลองเป็นอย่างมาก
ที่สำคัญ ด้วยการคาดคะเนของความพร้อมของข้อมูลที่สมบูรณ์
รุ่น MLPNN มีความเหมาะสมมากขึ้นสำหรับการอธิบาย
ความสัมพันธ์ที่ไม่ใช่เชิงเส้นที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปร
รุ่น SARIMA-MLR ถือว่าสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างตัวแปร แต่ยังมีความเป็นไปได้ว่า SARIMA-MLR
รุ่นจะปฏิเสธตัวแปรอิสระที่มีค่าเฉลี่ยซึ่ง
อาจมีความสำคัญที่ quantiles อื่น ๆ ซึ่งแตกต่างจาก SARIMA-MLR
และ MLPNN รุ่นรุ่น SARIMA QR-ให้มากขึ้น
ข้อมูลเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่แตกต่างกัน
quantiles ในกรณีที่มีความรู้ที่ดีของความสัมพันธ์ที่
ฤดูกาลพยากรณ์ไร้เดียงสาสามารถเลือก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความสัมพันธ์ระหว่าง และ นอกเหนือจากการเปลี่ยนแปลงในโครงสร้างของ บริษัท หรือ บรรยากาศ การพิจารณาของสันนิษฐานว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเป็นนางแบบมากที่สำคัญ กับการคาดคะเนของความพร้อมของข้อมูลที่สมบูรณ์การ mlpnn รุ่นจะเหมาะกว่าอธิบายความซับซ้อนเชิงเส้นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ที่รูปแบบความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปร sarima-mlr สมมติ . แต่ก็มีความเป็นไปได้ว่า sarima-mlrโมเดลจะปฏิเสธ และตัวแปรอิสระที่หมายความว่าที่อาจเป็นอย่างที่ quantiles อื่น ๆ ซึ่งแตกต่างจาก sarima-mlrmlpnn และรุ่น sarima-qr รุ่นให้มากขึ้นข้อมูลเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆquantiles . ในกรณีของความรู้ที่ดีของความสัมพันธ์ที่ฤดูกาล na ไตได้ตัวแบบพยากรณ์ที่สามารถเลือก