• Open Daily: 10am - 10pm
    Alley-side Pickup: 10am - 7pm

    3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
    612-822-4611

Open Daily: 10am - 10pm | Alley-side Pickup: 10am - 7pm
3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
612-822-4611
Obecnośc pamięci dlugotrwalej

Obecnośc pamięci dlugotrwalej

Paperback

Probability & Statistics

ISBN10: 6209080502
ISBN13: 9786209080500
Publisher: Wydawnictwo Nasza Wiedza
Published: Nov 13 2025
Pages: 72
Weight: 0.24
Height: 0.17 Width: 6.00 Depth: 9.00
Language: Polish
Jednym z największych wyzwań w analizie danych jest wybór najbardziej odpowiedniego modelu dla danego zbioru danych. W praktyce blędna specyfikacja modelu często prowadzila do nieprawidlowych wniosków w naukach o danych. W niniejszym badaniu porównano skutecznośc modelowania szeregów czasowych o sezonowych wlaściwościach dlugiej pamięci przy użyciu modeli SARIMA, ARFIMA i SARFIMA. Do ilustracji wykorzystano dane dotyczące średniej miesięcznej temperatury globalnej. Szereg temperatur wykazywal oznaki dlugiej pamięci, ponieważ wykres ACF powoli zanikal po dalszej analizie. Wykladnik Hursta uzyskany z analizy R/S potwierdzil obecnośc dlugiej pamięci. ACF wykazal wykladniczy spadek i sinusoidalny wzór, sugerując zarówno niestacjonarnośc, jak i sezonowośc. Przeprowadzono testy stacjonarności i sezonowości, aby zweryfikowac te obserwacje. Ostatecznie zastosowano kryteria AIC i BIC w celu oceny efektywności wszystkich trzech modeli, a wyniki wskazaly, że w przypadku występowania zarówno sezonowości, jak i dlugiej pamięci, model SARFIMA dzialal najskuteczniej.

Also from

Aruah, Kelechi

Also in

Probability & Statistics