연대순 데이터, 즉 시계열 데이터가있는 경우 “알려진 정보”가 있으며 “알 수없는 상태”가 발견 대기 중입니다. 예를 들어 1,9,1,9,1,5,1,9,1,9와 같은 10주기 동안 데이터 포인트 시퀀스가있는 경우이 샘플을 기반으로 1,9,1,9를 합리적으로 예상 할 수 있습니다. 미래에 일어날 것입니다. 데이터 분석에 따르면 DGF가 보유하지 않았다는 것을 시사하는 + -3 시그마 한계 내에 있지만 6기에는 “비정상적인”판독 값이 있음을 알 수 있습니다. Inlier / Outlier를 마스킹 해제하면 데이터에 대한 사항을 알 수 있습니다. 또한 평균값은 예상 값이 아닙니다. 이 아이디어는 데이터를 분석하기 전에 알려지지 않았을 수있는 평균 이동 및 / 또는 현지 시간 추세를 쉽게 감지 할 수 있습니다 (가설 ​​생성). 이제 다음 10 개의 판독 값이 1,9,1,9 일 가능성도 있습니다. 1,5,1,9,1,9는 “5”가 반드시 향한 것은 아니라고 제안합니다. 불변 상수를 나타내는 적합한 모델에서 오류 과정을 관찰하면 다음과 같은 자연 상태 중 하나가 나타날 수 있습니다. 1) 특정 시점에서 매개 변수가 변경되었을 수 있습니다. 2. 가중 분석 (GLS)이 필요할 수 있습니다. 3. 전력 변환을 통해 데이터를 변환해야 할 수도 있습니다. 4. 오차의 분산을 실제로 모델링해야 할 수도 있습니다. 매일 데이터를 제대로 분석하면 일관된 / 예측 가능한 동작을 반영하는 각 휴일 주위에 응답 창이 나타납니다 (납, 동시 및 지연 구조). 또한 해당 월의 특정 날짜가 중요한 영향을 미치거나 월요일 휴일 전 금요일에 탁월한 활동이 있음을 알 수 있습니다. 도 9는 “5”가 반드시 향한 것은 아니라고 제안한다. 불변 상수를 나타내는 적합한 모델에서 오류 과정을 관찰하면 다음과 같은 자연 상태 중 하나가 나타날 수 있습니다. 1) 특정 시점에서 매개 변수가 변경되었을 수 있습니다. 2. 가중 분석 (GLS)이 필요할 수 있습니다. 3. 전력 변환을 통해 데이터를 변환해야 할 수도 있습니다. 4. 오차의 분산을 실제로 모델링해야 할 수도 있습니다. 매일 데이터를 제대로 분석하면 일관된 / 예측 가능한 동작을 반영하는 각 휴일 주위에 응답 창이 나타납니다 (납, 동시 및 지연 구조). 또한 해당 월의 특정 날짜가 중요한 영향을 미치거나 월요일 휴일 전 금요일에 탁월한 활동이 있음을 알 수 있습니다. 도 9는 “5”가 반드시 향한 것은 아니라고 제안한다. 불변 상수를 나타내는 적합한 모델에서 오류 과정을 관찰하면 다음과 같은 자연 상태 중 하나가 나타날 수 있습니다. 1) 특정 시점에서 매개 변수가 변경되었을 수 있습니다. 2. 가중 분석 (GLS)이 필요할 수 있습니다. 3. 전력 변환을 통해 데이터를 변환해야 할 수도 있습니다. 4. 오차의 분산을 실제로 모델링해야 할 수도 있습니다. 매일 데이터를 제대로 분석하면 일관된 / 예측 가능한 동작을 반영하는 각 휴일 주위에 응답 창이 나타납니다 (납, 동시 및 지연 구조). 또한 해당 월의 특정 날짜가 중요한 영향을 미치거나 월요일 휴일 전 금요일에 탁월한 활동이 있음을 알 수 있습니다. 반드시 그런 것이 아닙니다. 불변 상수가 존재할 수있는 적합한 모델에서 오류 과정을 관찰하면 다음과 같은 자연 상태 중 하나가 드러날 수 있습니다. 1) 특정 시점에서 매개 변수가 변경되었을 수 있습니다. 2. 가중 분석 (GLS)이 필요할 수 있습니다. 3. 전력 변환을 통해 데이터를 변환해야 할 수도 있습니다. 4. 오차의 분산을 실제로 모델링해야 할 수도 있습니다. 매일 데이터를 제대로 분석하면 일관된 / 예측 가능한 동작을 반영하는 각 휴일 주위에 응답 창이 나타납니다 (납, 동시 및 지연 구조). 또한 해당 월의 특정 날짜가 중요한 영향을 미치거나 월요일 휴일 전 금요일에 탁월한 활동이 있음을 알 수 있습니다. 반드시 그런 것이 아닙니다. 불변 상수를 나타내는 적합한 모델에서 오류 과정을 관찰하면 다음과 같은 자연 상태 중 하나가 나타날 수 있습니다. 1) 특정 시점에서 매개 변수가 변경되었을 수 있습니다. 2. 가중 분석 (GLS)이 필요할 수 있습니다. 3. 전력 변환을 통해 데이터를 변환해야 할 수도 있습니다. 4. 오차의 분산을 실제로 모델링해야 할 수도 있습니다. 매일 데이터를 제대로 분석하면 일관된 / 예측 가능한 동작을 반영하는 각 휴일 주위에 응답 창이 나타납니다 (납, 동시 및 지연 구조). 또한 해당 월의 특정 날짜가 중요한 영향을 미치거나 월요일 휴일 전 금요일에 탁월한 활동이 있음을 알 수 있습니다. 불변 상수를 나타내는 적합한 모델에서 오류 과정을 관찰하면 다음과 같은 자연 상태 중 하나가 나타날 수 있습니다. 1) 특정 시점에서 매개 변수가 변경되었을 수 있습니다. 2. 가중 분석 (GLS)이 필요할 수 있습니다. 3. 전력 변환을 통해 데이터를 변환해야 할 수도 있습니다. 4. 오차의 분산을 실제로 모델링해야 할 수도 있습니다. 매일 데이터를 제대로 분석하면 일관된 / 예측 가능한 동작을 반영하는 각 휴일 주위에 응답 창이 나타납니다 (납, 동시 및 지연 구조). 또한 해당 월의 특정 날짜가 중요한 영향을 미치거나 월요일 휴일 전 금요일에 탁월한 활동이 있음을 알 수 있습니다. 불변 상수를 나타내는 적합한 모델에서 오류 과정을 관찰하면 다음과 같은 자연 상태 중 하나가 나타날 수 있습니다. 1) 특정 시점에서 매개 변수가 변경되었을 수 있습니다. 2. 가중 분석 (GLS)이 필요할 수 있습니다. 3. 전력 변환을 통해 데이터를 변환해야 할 수도 있습니다. 4. 오차의 분산을 실제로 모델링해야 할 수도 있습니다. 매일 데이터를 제대로 분석하면 일관된 / 예측 가능한 동작을 반영하는 각 휴일 주위에 응답 창이 나타납니다 (납, 동시 및 지연 구조). 또한 해당 월의 특정 날짜가 중요한 영향을 미치거나 월요일 휴일 전 금요일에 탁월한 활동이 있음을 알 수 있습니다. 가중 분석 (GLS)이 필요할 수 있습니다. 3. 전력 변환을 통해 데이터를 변환해야 할 수도 있습니다. 4. 오차의 분산을 실제로 모델링해야 할 수도 있습니다. 매일 데이터를 제대로 분석하면 일관된 / 예측 가능한 동작을 반영하는 각 휴일 주위에 응답 창이 나타납니다 (납, 동시 및 지연 구조). 또한 해당 월의 특정 날짜가 중요한 영향을 미치거나 월요일 휴일 전 금요일에 탁월한 활동이 있음을 알 수 있습니다. 가중 분석 (GLS)이 필요할 수 있습니다. 3. 전력 변환을 통해 데이터를 변환해야 할 수도 있습니다. 4. 오차의 분산을 실제로 모델링해야 할 수도 있습니다. 매일 데이터를 제대로 분석하면 일관된 / 예측 가능한 동작을 반영하는 각 휴일 주위에 응답 창이 나타납니다 (납, 동시 및 지연 구조). 또한 해당 월의 특정 날짜가 중요한 영향을 미치거나 월요일 휴일 전 금요일에 탁월한 활동이 있음을 알 수 있습니다. 일관되고 예측 가능한 행동을 반영하는 각 공휴일 주변의 동시 및 지연 구조). 또한 해당 월의 특정 날짜가 중요한 영향을 미치거나 월요일 휴일 전 금요일에 탁월한 활동이 있음을 알 수 있습니다. 일관되고 예측 가능한 행동을 반영하는 각 공휴일 주변의 동시 및 지연 구조). 또한 해당 월의 특정 날짜가 중요한 영향을 미치거나 월요일 휴일 전 금요일에 탁월한 활동이 있음을 알 수 있습니다.

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