I dati delle serie temporali hanno un ordinamento naturale in base al tempo e quell'ordine è rilevante per l'analisi delle caratteristiche dei dati e il modo in cui vengono utilizzati per prevedere gli eventi futuri.
Guarda i video di JMP 12 su Analisi e previsioni delle serie temporali, pubblicati il 6 aprile 2016. Scopri come costruire interattivamente i modelli di previsione ARMA / ARIMA seguendo la metodologia Box-Jenkins e come estrarre fattori stagionali e tendenze a lungo termine dai dati di serie temporali grezzi. http://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/time-series-analysis-and-forecasting.html
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