Zeitreihendaten haben eine natürliche Reihenfolge nach Zeit, und diese Reihenfolge ist relevant für die Analyse der Datenmerkmale und die Art und Weise, in der sie zukünftige Ereignisse prognostizieren.
Siehe JMP 12-Videos zu Zeitreihenanalyse und -prognose vom 6. April 2016. Erfahren Sie, wie Sie ARMA / ARIMA-Prognosemodelle nach der Box-Jenkins-Methode interaktiv erstellen und saisonale Faktoren und langfristige Trends aus Rohzeitserien-Daten extrahieren. http://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/time-series-analysis-and-forecasting.html
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