Itqualityassurance
- Co to jest odrębne szeregi czasowe?
- Jakie są rodzaje prognozowania szeregów czasowych?
- Jaka jest różnica między danymi dyskretnymi i ciągłymi?
- Jakie są cztery rodzaje szeregów czasowych?
Co to jest odrębne szeregi czasowe?
Dyskretne szeregi czasowe składa się z punktów danych oddzielonych odstępami czasu, które są większe niż jedna sekunda. Mogą mieć dyskretne szeregi czasowe: interwał zgłaszania danych, który jest rzadki (e.g., 1 punkt na minutę) lub nieregularny (e.g., Za każdym razem, gdy użytkownik się loguje)
Jakie są rodzaje prognozowania szeregów czasowych?
Rodzaje metod szeregów czasowych stosowane do prognozowania
Typowe typy obejmują: autoregresję (AR), średnia ruchoma (MA), autoregresyjna średnia ruchoma (ARMA), zintegrowana średnia ruchoma autoregresyjna (ARIMA) i sezonowe autoregresyjne zintegrowane średnie ruchomie (SARIMA).
Jaka jest różnica między danymi dyskretnymi i ciągłymi?
Podstawową różnicą między danymi dyskretnymi i ciągłymi jest to, że dane dyskretne są skończoną wartością, którą można policzyć, podczas gdy dane ciągłe mają nieskończoną liczbę możliwych wartości, które można zmierzyć.
Jakie są cztery rodzaje szeregów czasowych?
Serie czasowe są comiesięczne, trwałe lub coroczne, czasem co tydzień, codziennie lub co godzinę (badanie ruchu drogowego, ruchu telefonicznego) lub dwuletnim lub dziesięcioletnim.
