Name: Previsione dell'offerta di cocco all'asta di Colombo: Modellazione ARIMA (en Italiano)
Price: 150909.00 COP
Availability: InStock
Author: Thisara Kethimini, S. A. Pavani ; Amarasekara, D. A. B. N. ; Diluk, D. G. C.
ISBN: 9786205396308

portada Previsione dell'offerta di cocco all'asta di Colombo: Modellazione ARIMA (en Italiano)

Formato

Libro Físico

Autor

S. A. Pavani Thisara Kethimini

D. A. B. N. Amarasekara

D. G. C. Diluk

Editorial

Edizioni Sapienza

Idioma

Italiano

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9 x 15.2 x 0.3 cm

Peso

0.09 kg.

ISBN13

9786205396308

Categorías

Probabilidad y estadística

Previsione dell'offerta di cocco all'asta di Colombo: Modellazione ARIMA (en Italiano)

S. A. Pavani Thisara Kethimini (Autor) · D. A. B. N. Amarasekara (Autor) · D. G. C. Diluk (Autor) · Edizioni Sapienza · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Previsione dell'offerta di cocco all'asta di Colombo: Modellazione ARIMA (en Italiano)"

Le noci di cocco fresche vengono messe in vendita all'asta del cocco di Colombo, condotta dalla Coconut Development Authority. Il presente studio è stato condotto con l'obiettivo di identificare l'andamento delle serie temporali della quantità di noci di cocco offerte e di selezionare il modello più adatto per le previsioni a breve e a lungo termine nell'asta delle noci di cocco di Colombo. I metodi di analisi delle serie temporali, ovvero ARIMA, media mobile, lisciatura esponenziale singola e doppia, sono stati utilizzati per prevedere la quantità di cocco offerta e i grafici delle serie temporali sono stati usati per identificare i modelli delle serie temporali, come quelli stagionali e non stagionali, ecc. Il metodo ARIMA (0, 0, 1) (1, 1, 0) è risultato il migliore per le previsioni a breve e lungo termine. Utilizzando l'insieme dei dati di prova, è emerso che l'ARIMA (0,0,1) (1,1,0) ha fornito i valori previsti più vicini alle quantità di cocco effettivamente offerte. Il valore più basso dell'errore percentuale assoluto medio (MAPE) (10,55%) è stato registrato in ARIMA (0, 0, 1) (1, 1, 0). Ciò dimostra che ARIMA (0, 0, 1) (1, 1, 0) è stato il metodo di previsione più adatto tra gli altri metodi testati.