قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
SARIMA
امتداد موسمي لنموذج ARIMA يدمج مكونات موسمية لالتقاط الأنماط الدورية في السلاسل الزمنية.
Autorégression (AR)
مكون يحاكي الاعتماد الخطي بين ملاحظة وعدد معين من الملاحظات السابقة (الفترات المتأخرة) لنفس السلسلة.
Critères d'Information
مقاييس مثل AIC و BIC تسمح بمقارنة واختيار أفضل نماذج ARIMA/SARIMA عن طريق معاقبة تعقيد النموذج.
Ordre du modèle (p,d,q)
ثلاثية من المعلمات تحدد على التوالي الترتيب الذاتي الانحدار (p)، ودرجة التفاضل (d)، وترتيب المتوسط المتحرك (q).
Méthodologie Box-Jenkins
نهج منهجي من ثلاث خطوات (التعريف، التقدير، التحقق) لبناء نماذج ARIMA مناسبة.
Lags
إصدارات متأخرة زمنياً من سلسلة زمنية تُستخدم كمتغيرات تنبؤية في مكون الانحدار الذاتي للنموذج.
Modèle inversible
خاصية لنموذج المتوسط المتحرك (MA) تضمن إمكانية التعبير عنه كنموذج انحدار ذاتي (AR) من رتبة لا نهائية، وهي ضرورية لفرادية واستقرار التنبؤات.
Paramètres saisonniers (P,D,Q)
ثلاثية تكميلية في SARIMA تحدد الترتيبات الموسمية للانحدار الذاتي، والتفاضل، والمتوسط المتحرك لفترة معينة.