Tijdreeksanalyse: verschil tussen versies
Verwijderde inhoud Toegevoegde inhoud
k r2.7.2+) (Robot: gewijzigd: zh:時間序列 (經濟學) |
k →Modellen: wijziging op verzoek, zie Wikipedia:Verzoekpagina voor bots met AWB |
||
Regel 20:
Modellen voor tijdreeksgegevens kunnen vele vormen aannemen en vertegenwoordigen verschillende [[Stochastisch proces|stochastische processen]]. Bij het modelleren van schommelingen in het niveau van een proces, drie brede categorieën van praktisch belang zijn de [[autoregressief model|autoregressieve (AR)-modellen]], de [[geïntegreerd model|geïntegreerde (I) modellen]], en de [[voortschrijdend gemiddelde|voortschrijdend gemiddelde (MA) modellen]]. Deze drie categorieën zijn ieder [[lineair afhankelijk]] van de voorgaande niveaus van het proces. Combinaties van deze ideeën zijn het [[autoregressief voortschrijdend gemiddelde model|autoregressieve voortschrijdend gemiddelde (ARMA) model]] en het [[autoregressief geïntegreerd voortschrijdend gemiddelde model|autoregressieve geïntegreerde voortschrijdend gemiddelde (ARIMA) model]].
Er zijn ook non-lineaire modellen. Voorbeelden hiervan zijn modellen die [[heteroskedasticiteit]] vertegenwoordigen. Dit zijn de [[autoregressief heteroskedastisch model|autoregressieve heteroskedastische (ARCH) modellen]] en deze vertegenwoordigen een grote verzameling van modellen (
=== Notatie ===
| |||