ARIMA MODEL BUILDING AND FORECASTING ON IMPORTS AND EXPORTS OF PAKISTAN
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
From the day one, mankind has always been interested in to the future. As the civilization advanced with growing sophistication in all phases of life, the need to look in to the future also grew with it. Today every government, public private organizations, as well as an individual would like to predict and plan for the future. In order to attain a better growth in the economy of a country, modeling and forecasting is the most important tool now a day, this can be done by one of the statistical technique called a Time series analysis. In this paper we tried to build a time series model called ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) model with particular reference of Box and Jenkins approach on annually total Imports and Exports of Pakistan from the year 1947 to the year 2013 with useful statistical software R. Validity of the fitted model is tested using standard statistical techniques. The fitted model is then use to forecast some future values of Imports and export of Pakistan. It is found that an ARIMA (2, 2, 2) and ARIMA (1, 2, 2) model looks suitable to forecast the annual Imports and Exports of Pakistan respectively. We also found an increasing trend both in case of Imports and Exports during this study.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle