l'accesso più veloce di browser!Analogie tra Modello a media mobile e Modello lineare autoregressivo
Modello a media mobile e Modello lineare autoregressivo hanno 7 punti in comune (in Unionpedia): George Edward Pelham Box, Gwilym Meirion Jenkins, Modello autoregressivo a media mobile, New York, Rumore bianco, San Francisco, Statistica.
George Edward Pelham Box
Box studiò originariamente da chimico, e lavorò su esperimenti biochimici sull'effetto dei gas velenosi in piccoli animali per l'esercito inglese durante la seconda guerra mondiale.
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Gwilym Meirion Jenkins
Fu pioniere insieme a George Box del modello lineare autoregressivo a media mobile, anche chiamato modello di Box-Jenkins nell'analisi delle serie storiche.
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Modello autoregressivo a media mobile
Il modello autoregressivo a media mobile, detto anche ARMA, è un tipo di modello matematico lineare che fornisce istante per istante un valore di uscita basandosi sui precedenti valori in entrata e in uscita.
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New York
New York (AFI:, in inglese americano, in italiano conosciuta anche come Nuova York) è una città degli Stati Uniti d'America.
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Rumore bianco
Il rumore bianco è un particolare tipo di rumore caratterizzato dall'assenza di periodicità nel tempo e da ampiezza costante su tutto lo spettro di frequenze.
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San Francisco
San Francisco (AFI:; in inglese) è una città statunitense, la quarta della California per numero di abitanti (dopo Los Angeles, San Diego e San Jose), con una popolazione stimata nel 2015 di 864 816 abitanti, stima che la colloca al dodicesimo posto fra le città più popolose degli Stati Uniti d'America e allo stesso tempo al secondo posto per densità di popolazione, dietro solo a New York.
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Statistica
La statistica è una disciplina che ha come fine lo studio quantitativo e qualitativo di un particolare fenomeno in condizioni di incertezza o non determinismo, ovvero di non completa conoscenza di esso o parte di esso.
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Confronto tra Modello a media mobile e Modello lineare autoregressivo
Modello a media mobile ha 15 relazioni, mentre Modello lineare autoregressivo ha 15. Come hanno in comune 7, l'indice di Jaccard è 23.33% = 7 / (15 + 15).
Riferimenti
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