?> Wie kann ich eine Zeitreihentransformation wie die... - Aide
QUESTION / RÉPONSE

Wie kann ich eine Zeitreihentransformation wie die Box-Cox-Transformation anwenden?

0 consultations

Réponse

Verwenden Sie den `transform`-Parameter innerhalb der `estimate`-Option. Sie können ihn auf 'BOXCOX' setzen. Der Transformationsparameter (Lambda) kann mit `transformParm` angegeben werden. Andere Optionen sind 'LOG', 'SQRT', 'LOGIT', 'AUTO' und 'NONE'.
Action technique liée

Voir la documentation de arima

Voir l'Action

Voir aussi

arima
uniTimeSeries

The `arima` action provides a comprehensive set of tools for univariate time series analysis, focusing on Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models. This action allows for the identification, estimation, and forecasting of time series data. It supports a wide range of model specifications, including simple and seasonal ARIMA models, as well as the inclusion of transfer functions for modeling the impact of explanatory variables. The action also provides options for handling missing values, specifying time intervals, and controlling the output tables for detailed analysis of results.

arima
uniTimeSeries

L'action `arima` du jeu d'actions `uniTimeSeries` est utilisée pour l'analyse et la prévision de séries temporelles univariées à l'aide de modèles ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average). Elle permet d'identifier, d'estimer et de prévoir des modèles pour des données temporelles, en prenant en compte les tendances, la saisonnalité et les composantes aléatoires. Cette action est fondamentale en économétrie et en prévision pour modéliser des phénomènes qui évoluent dans le temps.

arima
uniTimeSeries

La acción `arima` del conjunto de acciones `uniTimeSeries` se utiliza para el análisis y pronóstico de series de tiempo univariadas utilizando modelos ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Esta acción permite identificar, estimar y pronosticar modelos para datos de series de tiempo, incluyendo la capacidad de manejar estacionalidad y aplicar transformaciones a los datos.