전달 함수를 사용하여 더 나은 시계열 예측 모델 만들기 (2019-EU-30MP-089)수준 : 고급
직무 기능 : 분석가 / 과학자 / 엔지니어
산업 : 교차 산업
Jian Cao, JMP SAS의 수석 시스템 엔지니어
중재 또는 충격 (예 : 마케팅 캠페인, 가격 변경)으로 인해 응답 시리즈가 중단 될 때 어떻게 대응하고 응답 모델을 모델링하고 예측할 수 있습니까? 선행 지표 또는 기타 외생 계열이있는 경우,이를 어떻게 더 나은 예측을 위해 일반적인 ARIMA 모델에 입력 변수로 가져올 수 있습니까? 이 프리젠 테이션에서는 JMP 시계열 플랫폼의 전달 함수 모델을 두 가지 실생활 사례 연구를 통해 설명합니다 : 하나는 간섭 분석을위한 것이고 다른 하나는 입력 변수를 갖는 ARIMA입니다. 출력 및 입력 시리즈에서 패턴을 탐구하고 동적 입 / 출력 관계를 확인하며 전달 함수 모델을 다른 사양으로 맞추고 비교하는 과정을 설명하고 설명합니다.
