Eğer zaman serisi verileri kronolojik verileriniz varsa o zaman "bilenler" vardır ve keşfedilmeyi bekleyen "bilinmeyenler" dir. Örneğin, 10 dönem boyunca 1,9,1,9,1,5,1,9,1,9 gibi bir dizi veri noktanız varsa, bu örneğe dayanarak 1,9,1,9 , ... gelecekte ortaya çıkacak. Veri analizinin ortaya koyduğu şey, DGF'nin tutmadığını gösteren + -3 sigma sınırları dahilinde olmasına rağmen, 6. dönemde "olağandışı" bir okuma olduğudur. Inlier / Outlier öğesinin maskesini kaldırmamız verilerle ilgili şeyleri ortaya çıkarmamıza olanak tanır. Ortalama Değerin Beklenen Değer olmadığını da not ediyoruz. Bu fikir, veriler analiz edilmeden önce bilinmeyen Ortalama Değişimleri ve / veya Yerel Zaman Eğilimlerini tespit etmeye kolayca uzanır (Hipotez Üretimi). Şimdi gelecek 10 değerin de 1,9,1,9 olması mümkündür, 1,5,1,9,1,9 "5" in her zaman tedirgin olmadığını ileri sürmektedir. Kanıtlanabilir sabit olmayan varyans sergileyen uygun bir modelden bir hata süreci gözlemlersek, aşağıdaki doğa durumlarından birini ortaya çıkarabiliriz: 1) parametreler belirli bir zamanda değişmiş olabilir; 2. Ağırlıklı Analiz'e (GLS) ihtiyaç olabilir; 3. Verilerin bir güç dönüşümü yoluyla dönüştürülmesi gerekebilir; 4. Hataların varyansını modellemek gerekebilir. Günlük verileriniz varsa, iyi analizler her Tatil çevresinde tutarlı / öngörülebilir davranışları yansıtan bir yanıt penceresi (kurşun, çağdaş ve gecikme yapısı) olduğunu ortaya çıkarabilir. Ayın belirli günlerinin önemli bir etkisi olduğunu veya bir Pazartesi tatilinden önceki Cuma günlerinin olağanüstü bir etkinliği olduğunu da ortaya koyabilirsiniz. 9 "5" in her zaman tedirgin olmadığını ileri sürmektedir. Kanıtlanabilir sabit olmayan varyans sergileyen uygun bir modelden bir hata süreci gözlemlersek, aşağıdaki doğa durumlarından birini ortaya çıkarabiliriz: 1) parametreler belirli bir zamanda değişmiş olabilir; 2. Ağırlıklı Analiz'e (GLS) ihtiyaç olabilir; 3. Verilerin bir güç dönüşümü yoluyla dönüştürülmesi gerekebilir; 4. Hataların varyansını modellemek gerekebilir. Günlük verileriniz varsa, iyi analizler her Tatil çevresinde tutarlı / öngörülebilir davranışları yansıtan bir yanıt penceresi (kurşun, çağdaş ve gecikme yapısı) olduğunu ortaya çıkarabilir. Ayın belirli günlerinin önemli bir etkiye sahip olduğunu veya Pazartesi tatilinden önceki Cuma günlerinin olağanüstü bir etkinliğe sahip olduğunu da ortaya koyabilirsiniz. 9 "5" in her zaman tedirgin olmadığını ileri sürmektedir. Kanıtlanabilir sabit olmayan varyans sergileyen uygun bir modelden bir hata süreci gözlemlersek, aşağıdaki doğa durumlarından birini ortaya çıkarabiliriz: 1) parametreler belirli bir zamanda değişmiş olabilir; 2. Ağırlıklı Analiz'e (GLS) ihtiyaç olabilir; 3. Verilerin bir güç dönüşümü yoluyla dönüştürülmesi gerekebilir; 4. Hataların varyansını modellemek gerekebilir. Günlük verileriniz varsa, iyi analizler her Tatil çevresinde tutarlı / öngörülebilir davranışları yansıtan bir yanıt penceresi (kurşun, çağdaş ve gecikme yapısı) olduğunu ortaya çıkarabilir. Ayın belirli günlerinin önemli bir etkiye sahip olduğunu veya Pazartesi tatilinden önceki Cuma günlerinin olağanüstü bir etkinliğe sahip olduğunu da ortaya koyabilirsiniz. illa ki her zaman tedirgin değildir. Kanıtlanabilir sabit olmayan varyans sergileyen uygun bir modelden bir hata süreci gözlemlersek, aşağıdaki doğa durumlarından birini ortaya çıkarabiliriz: 1) parametreler belirli bir zamanda değişmiş olabilir; 2. Ağırlıklı Analiz'e (GLS) ihtiyaç olabilir; 3. Verilerin bir güç dönüşümü yoluyla dönüştürülmesi gerekebilir; 4. Hataların varyansını modellemek gerekebilir. Günlük verileriniz varsa, iyi analizler her Tatil çevresinde tutarlı / öngörülebilir davranışları yansıtan bir yanıt penceresi (kurşun, çağdaş ve gecikme yapısı) olduğunu ortaya çıkarabilir. Ayın belirli günlerinin önemli bir etkiye sahip olduğunu veya Pazartesi tatilinden önceki Cuma günlerinin olağanüstü bir etkinliğe sahip olduğunu da ortaya koyabilirsiniz. illa ki her zaman tedirgin değildir. Kanıtlanabilir sabit olmayan varyans sergileyen uygun bir modelden bir hata süreci gözlemlersek, aşağıdaki doğa durumlarından birini ortaya çıkarabiliriz: 1) parametreler belirli bir zamanda değişmiş olabilir; 2. Ağırlıklı Analiz'e (GLS) ihtiyaç olabilir; 3. Verilerin bir güç dönüşümü yoluyla dönüştürülmesi gerekebilir; 4. Hataların varyansını modellemek gerekebilir. Günlük verileriniz varsa, iyi analizler her Tatil çevresinde tutarlı / öngörülebilir davranışları yansıtan bir yanıt penceresi (kurşun, çağdaş ve gecikme yapısı) olduğunu ortaya çıkarabilir. Ayın belirli günlerinin önemli bir etkiye sahip olduğunu veya Pazartesi tatilinden önceki Cuma günlerinin olağanüstü bir etkinliğe sahip olduğunu da ortaya koyabilirsiniz. Kanıtlanabilir sabit olmayan varyans sergileyen uygun bir modelden bir hata süreci gözlemlersek, aşağıdaki doğa durumlarından birini ortaya çıkarabiliriz: 1) parametreler belirli bir zamanda değişmiş olabilir; 2. Ağırlıklı Analiz'e (GLS) ihtiyaç olabilir; 3. Verilerin bir güç dönüşümü yoluyla dönüştürülmesi gerekebilir; 4. Hataların varyansını modellemek gerekebilir. Günlük verileriniz varsa, iyi analizler her Tatil çevresinde tutarlı / öngörülebilir davranışları yansıtan bir yanıt penceresi (kurşun, çağdaş ve gecikme yapısı) olduğunu ortaya çıkarabilir. Ayın belirli günlerinin önemli bir etkiye sahip olduğunu veya Pazartesi tatilinden önceki Cuma günlerinin olağanüstü bir etkinliğe sahip olduğunu da ortaya koyabilirsiniz. Kanıtlanabilir sabit olmayan varyans sergileyen uygun bir modelden bir hata süreci gözlemlersek, aşağıdaki doğa durumlarından birini ortaya çıkarabiliriz: 1) parametreler belirli bir zamanda değişmiş olabilir; 2. Ağırlıklı Analiz'e (GLS) ihtiyaç olabilir; 3. Verilerin bir güç dönüşümü yoluyla dönüştürülmesi gerekebilir; 4. Hataların varyansını modellemek gerekebilir. Günlük verileriniz varsa, iyi analizler her Tatil çevresinde tutarlı / öngörülebilir davranışları yansıtan bir yanıt penceresi (kurşun, çağdaş ve gecikme yapısı) olduğunu ortaya çıkarabilir. Ayın belirli günlerinin önemli bir etkiye sahip olduğunu veya Pazartesi tatilinden önceki Cuma günlerinin olağanüstü bir etkinliğe sahip olduğunu da ortaya koyabilirsiniz. Ağırlıklı Analiz'e (GLS) ihtiyaç olabilir; 3. Verilerin bir güç dönüşümü yoluyla dönüştürülmesi gerekebilir; 4. Hataların varyansının fiilen modellenmesi gerekebilir. Günlük verileriniz varsa, iyi analizler her Tatil çevresinde tutarlı / öngörülebilir davranışları yansıtan bir yanıt penceresi (kurşun, çağdaş ve gecikme yapısı) olduğunu ortaya çıkarabilir. Ayın belirli günlerinin önemli bir etkiye sahip olduğunu veya Pazartesi tatilinden önceki Cuma günlerinin olağanüstü bir etkinliğe sahip olduğunu da ortaya koyabilirsiniz. Ağırlıklı Analiz'e (GLS) ihtiyaç olabilir; 3. Verilerin bir güç dönüşümü yoluyla dönüştürülmesi gerekebilir; 4. Hataların varyansının fiilen modellenmesi gerekebilir. Günlük verileriniz varsa, iyi analizler her Tatil çevresinde tutarlı / öngörülebilir davranışları yansıtan bir yanıt penceresi (kurşun, çağdaş ve gecikme yapısı) olduğunu ortaya çıkarabilir. Ayın belirli günlerinin önemli bir etkiye sahip olduğunu veya Pazartesi tatilinden önceki Cuma günlerinin olağanüstü bir etkinliğe sahip olduğunu da ortaya koyabilirsiniz. çağdaş ve gecikmeli yapı) her Tatil çevresinde tutarlı / öngörülebilir davranışı yansıtır. Ayın belirli günlerinin önemli bir etkiye sahip olduğunu veya Pazartesi tatilinden önceki Cuma günlerinin olağanüstü bir etkinliğe sahip olduğunu da ortaya koyabilirsiniz. çağdaş ve gecikmeli yapı) her Tatil çevresinde tutarlı / öngörülebilir davranışı yansıtır. Ayın belirli günlerinin önemli bir etkiye sahip olduğunu veya Pazartesi tatilinden önceki Cuma günlerinin olağanüstü bir etkinliğe sahip olduğunu da ortaya koyabilirsiniz.