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QUESTION / RÉPONSE

Comment générer des prévisions après l'estimation d'un modèle ?

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Réponse

Utilisez le sous-paramètre `forecast` dans `model`. Vous pouvez y spécifier le nombre de pas de prévision avec l'option `lead` et le niveau de confiance avec `alpha`.
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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.

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uniTimeSeries

Die Aktion `arima` im Aktionssatz `uniTimeSeries` wird verwendet, um ARIMA-Modelle (Autoregressive Integrated Moving Average) für die Zeitreihenanalyse anzupassen. Diese Modelle sind nützlich, um zukünftige Punkte in einer Serie vorherzusagen. Die Aktion ermöglicht die Schätzung von Modellparametern, die Durchführung von Prognosen und die Ausgabe verschiedener Statistiken und Schätzungen.

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.