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Arima VS The One-Eyed Owl "Eto" - Full Fight [HD] 東京喰種√A 11
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Live Reaction Tokyo Ghoul Root A Episode 11 - Arima Vs Owl Kaneki Vs Amon
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Time Series ARIMA Models in R
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Time Series ARIMA Modelling
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Mod-04 Lec-15 ARIMA Models-II
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Tokyo Ghoul Kaneki V/S Arima [¿Muerte De Kaneki?] [Sasaki Haise] [Manga]
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Arima Nambi | Tamil Movie Comedy | HD | Vikram Prabhu | Priya Anand | Yog Japee | Sivamani
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Tokyo Ghoul √A Episode 11 AMV: Kaneki vs Amon - Arima vs One Eyed Owl Eto - CCG vs Aogiri
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Kaneki Vs Arima {MMV} ~ End Of Times
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Lecture 15 - ARIMA & GARCH Models
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Time series in Stata®, part 5: Introduction to ARMA/ARIMA models
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arima vs buho amv
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X-12-ARIMA demonstration in Excel
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2014.12.28 Arima Kinen (The Grand Prix) - Gentildonna
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2014 Arima Kinen
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LIVE REACTION - Arima vs Owl - Tokyo Ghoul √A Root A Episode 11 - Kaneki vs Amon 東京喰種トーキョーグール√A
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Em estatística e econometria, ARIMA é o nome dado a um modelo muito utilizado na modelagem e previsões séries temporais[1] . O termo deriva do inglês autoregressive integrated moving average, que significa modelo auto-regressivo integrado de média móvel. O modelo foi sistematizado em 1976 pelos estatísticos George Box e Gwilym Jenkins, o que torna o modelo conhecido também por Modelo de Box-Jenkins.

O modelo ARIMA é uma generalização do modelo auto-regressivo de média móvel (ARMA). A representação ARIMA(p, d, q) refere-se, respectivamente, às ordens de auto-regressão, de integração e de média móvel:

  • p é o número de termos auto-regressivos,
  • d é o número de diferenças, e
  • q é o número de termos da média móvel

No caso de d = 0, temos o modelo ARMA(p, q), e no caso de também q = 0, temos os modelo AR(p). O modelo ARIMA(0, 1, 0) é o passeio aleatório (random walk).

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O modelo ARIMA(p,d,q) é dado pela equação:

\left(1 - \sum_{i=1}^p \phi_i L^i\right) (1-L)^d X_t = \left(1 + \sum_{i=1}^q \theta_i L^i\right) \varepsilon_t\,

em que d é um inteiro positivo que determina o número de diferenças (no caso d = 0, esta equação é equivalente ao modelo ARMA(p, q)), e L é o operador defasagem

LX_t = X_{t-1}\,.

Softwares para estimação de modelos ARIMA[editar | editar código-fonte]

Fonte[editar | editar código-fonte]

  • GREENE, William H. Econometric Analysis, (6th ed.) New Jersey: Pearson Prentice Hall, 2008.
  • GUJARATI, Damodar. Econometria Básica, 3ª edição, Elsevier, 2006.

Referências

  1. Por exemplo, o US Census Bureau utiliza ARIMA, com sazonalidade, para ajustar dados, ver o site www.census.gov

Ver também[editar | editar código-fonte]

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