. "Box-Jenkins-Methode"@de . . "2399066"^^ . "In time series analysis, the Box\u2013Jenkins method, named after the statisticians George Box and Gwilym Jenkins, applies autoregressive moving average (ARMA) or autoregressive integrated moving average (ARIMA) models to find the best fit of a time-series model to past values of a time series."@en . . "\uC2DC\uACC4\uC5F4\uBD84\uC11D\uC5D0\uC11C \uBC15\uC2A4-\uC820\uD0A8\uC2A4(Box\u2013Jenkins) \uBC29\uBC95\uC740 \uC790\uB3D9\uD68C\uADC0\uC774\uB3D9\uD3C9\uADE0(ARMA) \uB610\uB294 \uC790\uB3D9\uD68C\uADC0\uB204\uC801\uC774\uB3D9\uD3C9\uADE0(ARIMA) \uBAA8\uB378\uC744 \uC801\uC6A9\uD558\uC5EC \uC2DC\uACC4\uC5F4 \uACFC\uAC70 \uAC12\uC5D0 \uB300\uD55C \uC2DC\uACC4\uC5F4 \uBAA8\uB378 \uCD5C\uC801\uD569\uC744 \uCC3E\uB294\uB2E4. \uD1B5\uACC4\uD559\uC790 \uC870\uC9C0 \uBC15\uC2A4\uC640 \uC820\uD0A8\uC2A4(Gwilym Jenkins)\uC758 \uC774\uB984\uC744 \uB530\uC11C \uBA85\uBA85\uB418\uC5C8\uB2E4."@ko . "Die Box-Jenkins-Methode oder das Box-Jenkins-Programm geht auf George E. P. Box und Gwilym M. Jenkins und ihr Buch aus dem Jahre 1970 Time Series Analysis - Forecasting and Control zur\u00FCck. Es markierte eine neue Epoche in der Zeitreihenanalyse. Im Gegensatz zum vorher vorherrschenden Trendmodell, das einen deterministischen Prozess unterstellte, gehen Box und Jenkins von einem stochastischen Prozess (siehe ARMA-Modell) aus, mit dessen Hilfe die Modellierung einer Zeitreihe erfolgt. Eine wichtige Konsequenz dieses Ansatzes ist, dass (zuf\u00E4llige) Schocks eine dauerhafte Wirkung auf sp\u00E4tere Zeitreihenwerte haben k\u00F6nnen. Dieses ist vor allem f\u00FCr \u00F6konomische Zeitreihen eine realit\u00E4tsn\u00E4here Annahme. Ein wichtiges Dogma der Box-Jenkins-Methode ist das so genannte Gesetz der Sparsamkeit. Dieses fordert eine sparsame Parametrisierung des Modells im Sinne einer m\u00F6glichst geringen Zahl von Parametern."@de . . "In statistica, considerato il modello ARIMA(p,q,d) con p, q, d interi non negativi, si definisce una procedura per lo studio del modello denominata metodo di Box e Jenkins che si distingue in quattro fasi:"@it . . . "En el an\u00E1lisis de series de tiempo, la metodolog\u00EDa de Box-Jenkins, nombrada as\u00ED en honor a los estad\u00EDsticos George E. P. Box y ,\u200B se aplica a los modelos autorregresivos de media m\u00F3vil ARMA o a los modelos autorregresivos integrados de media m\u00F3vil (ARIMA) para encontrar el mejor ajuste de una serie temporal de valores, a fin de que los pron\u00F3sticos sean m\u00E1s acertados.\u200B\u200B"@es . "1097332080"^^ . . . . . . . "\u30DC\u30C3\u30AF\u30B9\u30FB\u30B8\u30A7\u30F3\u30AD\u30F3\u30B9\u6CD5\uFF08\u30DC\u30C3\u30AF\u30B9\u30FB\u30B8\u30A7\u30F3\u30AD\u30F3\u30B9\u307B\u3046\u3001Box\u2013Jenkins method\uFF09\u306F\u3001\u7D71\u8A08\u5BB6\u306E\u30B8\u30E7\u30FC\u30B8\u30FB\u30DC\u30C3\u30AF\u30B9\u3068\u30B0\u30A6\u30A3\u30EA\u30E0\u30FB\u30B8\u30A7\u30F3\u30AD\u30F3\u30B9\u306B\u3061\u306A\u3093\u3067\u540D\u4ED8\u3051\u3089\u308C\u305F\u3082\u306E\u3067\u3001\u6642\u7CFB\u5217\u5206\u6790\u306B\u81EA\u5DF1\u56DE\u5E30\u79FB\u52D5\u5E73\u5747\uFF08ARMA\uFF09\u30E2\u30C7\u30EB\u307E\u305F\u306F\u81EA\u5DF1\u56DE\u5E30\u548C\u5206\u79FB\u52D5\u5E73\u5747\uFF08ARIMA\uFF09\u30E2\u30C7\u30EB\u3092\u9069\u7528\u3057\u3066\u3001\u904E\u53BB\u306E\u6642\u7CFB\u5217\u30C7\u30FC\u30BF\u306B\u5BFE\u3059\u308B\u6642\u7CFB\u5217\u30E2\u30C7\u30EB\u306B\u6700\u3082\u9069\u5408\u3059\u308B\u3082\u306E\u3092\u6C42\u3081\u308B\u3082\u306E\u3067\u3042\u308B\u3002"@ja . "In time series analysis, the Box\u2013Jenkins method, named after the statisticians George Box and Gwilym Jenkins, applies autoregressive moving average (ARMA) or autoregressive integrated moving average (ARIMA) models to find the best fit of a time-series model to past values of a time series."@en . . . . "\u30DC\u30C3\u30AF\u30B9\u30FB\u30B8\u30A7\u30F3\u30AD\u30F3\u30B9\u6CD5\uFF08\u30DC\u30C3\u30AF\u30B9\u30FB\u30B8\u30A7\u30F3\u30AD\u30F3\u30B9\u307B\u3046\u3001Box\u2013Jenkins method\uFF09\u306F\u3001\u7D71\u8A08\u5BB6\u306E\u30B8\u30E7\u30FC\u30B8\u30FB\u30DC\u30C3\u30AF\u30B9\u3068\u30B0\u30A6\u30A3\u30EA\u30E0\u30FB\u30B8\u30A7\u30F3\u30AD\u30F3\u30B9\u306B\u3061\u306A\u3093\u3067\u540D\u4ED8\u3051\u3089\u308C\u305F\u3082\u306E\u3067\u3001\u6642\u7CFB\u5217\u5206\u6790\u306B\u81EA\u5DF1\u56DE\u5E30\u79FB\u52D5\u5E73\u5747\uFF08ARMA\uFF09\u30E2\u30C7\u30EB\u307E\u305F\u306F\u81EA\u5DF1\u56DE\u5E30\u548C\u5206\u79FB\u52D5\u5E73\u5747\uFF08ARIMA\uFF09\u30E2\u30C7\u30EB\u3092\u9069\u7528\u3057\u3066\u3001\u904E\u53BB\u306E\u6642\u7CFB\u5217\u30C7\u30FC\u30BF\u306B\u5BFE\u3059\u308B\u6642\u7CFB\u5217\u30E2\u30C7\u30EB\u306B\u6700\u3082\u9069\u5408\u3059\u308B\u3082\u306E\u3092\u6C42\u3081\u308B\u3082\u306E\u3067\u3042\u308B\u3002"@ja . "Die Box-Jenkins-Methode oder das Box-Jenkins-Programm geht auf George E. P. Box und Gwilym M. Jenkins und ihr Buch aus dem Jahre 1970 Time Series Analysis - Forecasting and Control zur\u00FCck. Es markierte eine neue Epoche in der Zeitreihenanalyse. Im Gegensatz zum vorher vorherrschenden Trendmodell, das einen deterministischen Prozess unterstellte, gehen Box und Jenkins von einem stochastischen Prozess (siehe ARMA-Modell) aus, mit dessen Hilfe die Modellierung einer Zeitreihe erfolgt. Eine wichtige Konsequenz dieses Ansatzes ist, dass (zuf\u00E4llige) Schocks eine dauerhafte Wirkung auf sp\u00E4tere Zeitreihenwerte haben k\u00F6nnen. Dieses ist vor allem f\u00FCr \u00F6konomische Zeitreihen eine realit\u00E4tsn\u00E4here Annahme."@de . . . . . . . . . . . . . "\uBC15\uC2A4-\uC820\uD0A8\uC2A4 \uBC29\uBC95"@ko . . . "Metodolog\u00EDa de Box-Jenkins"@es . . . . . . . . . . . . . "Box\u2013Jenkins method"@en . "In statistica, considerato il modello ARIMA(p,q,d) con p, q, d interi non negativi, si definisce una procedura per lo studio del modello denominata metodo di Box e Jenkins che si distingue in quattro fasi: 1. \n* Analisi preliminare: verifica della stazionariet\u00E0 della serie, analisi grafica, identificazione di eventuali valori anomali, ricerca delle trasformazioni pi\u00F9 adeguate a renderla stazionaria; 2. \n* Identificazione del modello: individuazione degli ordine p,d,q del modello, dove il parametro d viene scelto nella fase precedente, mentre p e q si possono identificare mediante l'analisi delle funzioni di autocorrelazione parziale e totale; 3. \n* Stima dei parametri: stima dei parametri del modello ARIMA con il metodo della massima verosimiglianza o dei minimi quadrati; 4. \n* Verifica del modello: controllo sui residui del modello stimato per verificare se sono una realizzazione campionaria di un processo rumore bianco a componenti gaussiane."@it . . . . . . "12621"^^ . "\uC2DC\uACC4\uC5F4\uBD84\uC11D\uC5D0\uC11C \uBC15\uC2A4-\uC820\uD0A8\uC2A4(Box\u2013Jenkins) \uBC29\uBC95\uC740 \uC790\uB3D9\uD68C\uADC0\uC774\uB3D9\uD3C9\uADE0(ARMA) \uB610\uB294 \uC790\uB3D9\uD68C\uADC0\uB204\uC801\uC774\uB3D9\uD3C9\uADE0(ARIMA) \uBAA8\uB378\uC744 \uC801\uC6A9\uD558\uC5EC \uC2DC\uACC4\uC5F4 \uACFC\uAC70 \uAC12\uC5D0 \uB300\uD55C \uC2DC\uACC4\uC5F4 \uBAA8\uB378 \uCD5C\uC801\uD569\uC744 \uCC3E\uB294\uB2E4. \uD1B5\uACC4\uD559\uC790 \uC870\uC9C0 \uBC15\uC2A4\uC640 \uC820\uD0A8\uC2A4(Gwilym Jenkins)\uC758 \uC774\uB984\uC744 \uB530\uC11C \uBA85\uBA85\uB418\uC5C8\uB2E4."@ko . . . "En el an\u00E1lisis de series de tiempo, la metodolog\u00EDa de Box-Jenkins, nombrada as\u00ED en honor a los estad\u00EDsticos George E. P. Box y ,\u200B se aplica a los modelos autorregresivos de media m\u00F3vil ARMA o a los modelos autorregresivos integrados de media m\u00F3vil (ARIMA) para encontrar el mejor ajuste de una serie temporal de valores, a fin de que los pron\u00F3sticos sean m\u00E1s acertados.\u200B\u200B"@es . . . . . "\u30DC\u30C3\u30AF\u30B9\u30FB\u30B8\u30A7\u30F3\u30AD\u30F3\u30B9\u6CD5"@ja . . . "Metodo di Box-Jenkins"@it . . . . . .