Was bedeutet "ARIMA-Modell"?
Inhaltsverzeichnis
ARIMA steht für AutoRegressive Integrated Moving Average. Es ist eine Methode, um zukünftige Punkte in einer Datensammlung basierend auf vergangenen Werten vorherzusagen.
Wie es funktioniert
Das Modell schaut sich drei Hauptteile an:
- AutoRegressive (AR): Dieser Teil bedeutet, dass das Modell vergangene Datenpunkte nutzt, um zukünftige Punkte vorherzusagen. Wenn in der Vergangenheit etwas passiert ist, könnte es wieder passieren.
- Integrated (I): Dieser Teil macht die Daten stabiler, indem er Trends oder Veränderungen, die im Laufe der Zeit auftreten, entfernt. Das hilft, sich auf das tatsächliche Muster der Daten zu konzentrieren.
- Moving Average (MA): Dieser Teil betrachtet den Durchschnitt der vergangenen Vorhersagefehler, um zukünftige Vorhersagen zu verbessern.
Warum es verwendet wird
ARIMA ist in verschiedenen Bereichen beliebt, besonders in Finanzen, Wirtschaft und öffentlicher Gesundheit. Es hilft Analysten, Trends wie Aktienpreise oder Krankheitsausbrüche vorherzusagen. Durch die Nutzung historischer Daten hilft das Modell, informierte Entscheidungen auf Basis vergangener Ereignisse zu treffen.
Einschränkungen
Obwohl ARIMA effektiv sein kann, ist es nicht immer perfekt. Das Modell kann Schwierigkeiten haben, wenn die Daten plötzliche Änderungen aufweisen oder unberechenbar sind. Trotzdem kann ARIMA, wenn es richtig eingesetzt wird, wertvolle Einblicke in Muster geben und bei Vorhersagen helfen.