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Course 32734

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Das additive Zerlegungsmodell für eine Zeitreihe X_tX_t lautet 

X_t = T_t + S_t + E_t X_t = T_t + S_t + E_t  

wobei T_tT_t die Trendkomponente bezeichnet, S_tS_t die Saisonkomponente und E_tE_t für den Fehler steht. 

Denken Sie, dass es auch andere Zusammenhänge zwischen T,S und E gibt als jene?

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Betrachten Sie folgende Zeitreihe. Können Sie einen Trend oder Saisonkomponente erkennen?

zeitreihenplot_2

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Sie verwenden das Holt-Winters Verfahren zur kurzfristigen Prognose, allerdings möchten Sie gerne ein Modell ohne Trend und Saison. Welche Parameter setzen Sie auf FALSE?

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Betrachten Sie nachstehende Zeitreihe

Denken Sie, dass die Glättung MA24 (blaue Kurve) sinnhaft für die ursprüngliche (schwarze) Zeitreihe ist?

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Können Sie aus nachstehender Grafik identifizieren wo das "Rauschen" der Zeitreihe abgebildet ist? 

Wenn Sie der Meinung sind, dass dies in der "1.Zeile" des Plots ist, dann wählen Sie bitte 1. usw. 

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Prognosen außerhalb eines beobachteten Bereiches nennt man ... 

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Betrachten Sie folgende Punktwolke:

Welchen Wert für den Korrelationskoeffizienten nach Pearson halten Sie für richtig

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Betrachten Sie nachstehende Zeitreihe: 

Denken Sie, dass die rote oder die blaue Kurve stärker geglättet wurde?

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Betrachten Sie nachstehende Zeitreihe und geben Sie an, ob diese einen Trend aufweist. 

zeitreihe_1

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Sie verwenden das Holt-Winters Verfahren zur kurzfristigen Prognose, allerdings möchten Sie gerne ein Modell ohne Trend und Saison. Welcher einzige Parameter bleibt auf TRUE?

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