Citazione Originariamente Scritto da Alessandro1985 Visualizza Messaggio
mi spiegate ARIMA
Beh, diciamo che è un modello che viene utilizzato per le serie storiche o comunque per gli andamenti temporali di una variabile. Dato che i dati sono legati uno all'altro (a meno che non si tratti di serie puramente random), bisogna considerare la "struttura" di autocorrelazione". In breve per le serie storiche climatiche in genere vale un tipo di struttura che è chiamata AR1. Quel che succede è che di solito la correlazione di una variabile "con se stessa" diminuisce allontanandosi dal tempo zero. Quando si fa un analisi statistica per valutare il "p-value" bisogna tener conto del livello di autocorrelazione perchè è come se i singoli dati non fossero indipendenti (almeno parzialmente) e quindi virtualmente diminuisce il n di gradi di libertà del modello e di conseguenza anche la significatività delle singole variabili predittive (è come se la serie di dati che analizzi fosse più piccola). Spero di essere stato chiaro...