These methods can be used, only whe

These methods can be used, only when the residuals are normal and uncorrelated. Taylor
(2007) argued that the Gaussian assumption is unrealistic and shape of the distribution of sales
data are often not constant over time. Instead of point forecast based prediction intervals, he
suggested the use of quantiles in forecasting. The classical mean regression model describes
how mean of response variable ðyÞ changes with vector of covariates
(x) based on conditional mean function E(y). Koenker and Hallock

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการเหล่านี้สามารถใช้ เฉพาะเมื่อเหลืออยู่ปกติ และ uncorrelated เทย์เลอร์ (2007) โต้เถียงว่า สมมติฐานนที่จะไม่สมจริง และรูปร่างของการกระจายการขาย ข้อมูลคงที่ตลอดเวลามักจะไม่ได้ แทนจุดที่คาดการณ์ตามช่วงทำนาย เขา แนะนำการใช้ quantiles ในการคาดการณ์ อธิบายถึงแบบจำลองถดถอยหมายถึงคลาสสิก วิธีการเปลี่ยนแปลงของ ðyÞ ตัวแปรตอบสนองกับเวกเตอร์ covariates(x) ตามเงื่อนไขหมายถึงฟังก์ชัน E(y) Koenker และ Hallock

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการเหล่านี้สามารถนำมาใช้เฉพาะเมื่อเหลือเป็นปกติและไม่มีความ เทย์เลอร์
(2007) แย้งว่าสมมติฐานเสียนจะไม่สมจริงและรูปร่างของการกระจายตัวของการขาย
ข้อมูลมักจะไม่คงที่ตลอดเวลา แทนการจุดการณ์ตามช่วงเวลาที่ทำนายเขา
แนะนำให้ใช้ quantiles ในการคาดการณ์ คลาสสิกแบบการถดถอยเฉลี่ยอธิบาย
ว่าหมายถึงการตอบสนองของการเปลี่ยนแปลงตัวแปรðyÞกับเวกเตอร์ของตัวแปร
(x) ตามฟังก์ชั่นหมายถึงเงื่อนไข E (Y) Koenker และฮอลล็อค

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการเหล่านี้สามารถใช้เพียงเมื่อความคลาดเคลื่อนเป็นปกติ และ uncorrelated . เทย์เลอร์( 2007 ) แย้งว่าสมมติฐาน Gaussian สมจริงและรูปร่างของการขายข้อมูลมักจะไม่คงที่ตลอดเวลา แทนจุดพยากรณ์ตามช่วงเวลาการพยากรณ์ เขาแนะนำให้ใช้ quantiles ในการพยากรณ์ คลาสสิกแบบจำลองการถดถอยอธิบายหมายถึงว่าหมายถึงการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรð Y Þเวกเตอร์ของความรู้( x ) ขึ้นอยู่กับเงื่อนไขหมายถึงฟังก์ชัน E ( Y ) และ koenker Hallock