Creazione di modelli di previsione delle serie temporali migliori con funzioni di trasferimento (2019-EU-30MP-089)Livello: avanzato
Funzione di lavoro: analista / scienziato / ingegnere
Industria: industria trasversale
Jian Cao, JMP Principal Systems Engineer, SAS
Come è possibile modellare e prevedere le serie di risposte quando vengono interrotte a causa di interventi o shock (ad esempio, campagne di marketing, variazioni dei prezzi)? Se hai indicatori principali o altre serie esogene, come puoi portarli come variabili di input nel tuo modello ARIMA normale per produrre previsioni migliori? In questa presentazione demistificherò i modelli delle funzioni di trasferimento nella piattaforma JMP Time Series attraverso due casi di studio reali: uno per l'analisi dell'intervento e l'altro per ARIMA con variabili di input. Spiegherò e illustrerò il processo di esplorazione dei modelli in entrambe le serie di input e output, identificando la relazione input-output dinamica e adattando e confrontando i modelli di funzione di trasferimento con specifiche differenti.
