Livello: Avanzato
Funzione lavorativa: analista/scienziato/ingegnere
Jian Cao, ingegnere di sistema principale, divisione JMP, SAS
Finalista del premio Best Invited Paper
Come modellare e prevedere la serie temporale quando viene interrotta a causa di interventi (ad esempio, modifiche di processo)? Se hai indicatori anticipatori o altre variabili esogene, come puoi incorporarli nei tuoi modelli ARIMA per fare previsioni migliori?
In questo articolo cercherò di demistificare i modelli di funzione di trasferimento in JMP con casi d'uso chiave: regressione con errori ARIMA, modelli di ritardo distribuiti e modelli di intervento. Dimostrerò i vantaggi dell'utilizzo delle funzioni di trasferimento rispetto alla regressione dei minimi quadrati ordinari e ARIMA per creare modelli di previsione migliori.
