X es la serie de datos de tiempo univariante (un array dimensional de celdas (Ej. filas o columnas)).

Order es el orden del tiempo en la serie de datos (Ej. el primer punto corresponde a la fecha (la menor=1 (por defecto), la mayor fecha_0)).

mean es el modelo de la media (Ej. mu).

sigma es la desviación estándar de los resíduos/inespetados del modelo.

s es la longitud de la estacionalidad (expresada en términos de lags, donde s > 1).

theta es el coeficiente de la innovación del primer-lagged (ver el modelo descriptivo).

theta2 es el coeficiente de s-lagged innovación (ver modelo descriptivo).

T es el tiempo u horizonte de pronóstico (expresados en terminos de pasos mas allá del final de las series de tiempo).

alpha es un nivel estadístico significativo. Si desaparece, un faltante del 5% es asumido.

upper Si es verdadero, regresa al más alto nivel del límite del intervalo de confianza. De lo contrario, regresa al límite más bajo.

1. El modelo subyacente se describe aquí.
2. Advertencia: La función AIRLINE_FORECI() ya no funciona como version 1.63: use en su reemplazo la función AIRLINE_FORE.
3. La serie de tiempo es homogénea o distribuída equitativamente.
4. La serie de tiempo puede uncluir valores faltantes (ej. #N/A) en cada extremo.

Ejemplo 1:

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Criterio de información de Akaike
• Wikipedia - Modelo Autorregresivo de media móvil

Referencias

• Hamilton, J .D.; Time Series Analysis , Princeton University Press (1994), ISBN 0-691-04289-6
• Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series John Wiley & SONS. (2005), ISBN 0-471-690740