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La presenza della memoria lunga

La presenza della memoria lunga Mathematics

La presenza della memoria lunga

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Description
Una delle sfide più grandi nell'analisi dei dati è la selezione del modello più appropriato per un determinato set di dati. Nella pratica, la specificazione errata del modello ha spesso portato a conclusioni errate nella scienza dei dati. Questo studio confronta l'efficienza della modellizzazione di una serie temporale con proprietà di memoria lunga stagionale utilizzando i modelli SARIMA, ARFIMA e SARFIMA. Per l'illustrazione sono stati utilizzati i dati relativi alla temperatura media mensile globale. La serie di temperature ha mostrato segni di memoria lunga, poiché il grafico ACF è diminuito lentamente dopo un'ulteriore analisi. L'esponente di Hurst ottenuto dall'analisi R/S ha confermato la presenza di memoria lunga. L'ACF ha mostrato un decadimento esponenziale e un andamento sinusoidale, suggerendo sia la non stazionarietà che la stagionalità. Sono stati condotti test di stazionarietà e stagionalità per verificare queste osservazioni. Infine, sono stati applicati i criteri AIC e BIC per valutare l'efficienza di tutti e tre i modelli e i risultati hanno indicato che, in presenza sia di stagionalità che di memoria lunga, il modello SARFIMA ha funzionato in modo più efficiente.
Product details
Binding:
Paperback
Number of Pages:
72
Release Date:
2025-11-13
Publication Date:
2025-11-13
Publisher:
Edizioni Sapienza
Languages:
Original: Italian
ISBN10:
620914652X
ISBN13:
9786209146527
GPSR Manufacturer Reference:
Weight:
125 g
Height:
150 cm
Width:
220 cm
Thickness:
5 cm
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