Verwenden Sie ARIMA, um ein Modell für Zeitreihendaten zu bestimmen, das autoregressive Komponenten, Differenzkomponenten sowie Komponenten des gleitenden Durchschnitts enthalten kann. Sie können anhand dieses Modells Prognosen erstellen.
Mit ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) wird ein Box-Jenkins-ARIMA-Modell an eine Zeitreihe angepasst. Jeder Term im Modell stellt Schritte dar, die bei der Konstruktion des Modells ausgeführt werden, bis nur noch Zufallsrauschen verbleibt. Anders als bei anderen Zeitreihenverfahren werden bei der ARIMA-Modellierung Korrelationstechniken angewendet. Mit ARIMA können Muster modelliert werden, die in den dargestellten Daten möglicherweise nicht erkennbar sind.
Ein Budgetplaner in einer lokalen Geschäftsniederlassung verwendet beispielsweise ein ARIMA-Modell, um die Wasser- und Stromkosten für die nächsten drei Perioden zu prognostizieren.
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