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Enregistrement W4399653158 · doi:10.54097/16htgr41

US Gasoline Prices: Linear Regression Model and ARIMA Model Forecast

2024· article· en· W4399653158 sur OpenAlexaff
Xinyu Wang

Notice bibliographique

RevueHighlights in Science Engineering and Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, and Transportation Policies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGasolineAutoregressive integrated moving averageEconometricsEconomicsConsumption (sociology)Linear regressionCrude oilRegression analysisAgricultural economicsSupply and demandProduct (mathematics)Time seriesStatisticsMathematicsMacroeconomicsEngineeringWaste managementPetroleum engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The price of gasoline has always been a concern in consumer’s daily lives. As the price increases, consumers spend more on driving. According to the 2022 BP Statistical Review of World Energy, the United States contributed more to the growth of the oil and gasoline consumption in 2021. The study focuses on analyzing past US monthly gasoline price changes and forecasting the prices for the next year. The combination of the linear regression model and Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model is performed to predict the trend and display the forecasted price ranges. The study reveals that there will be an increasing trend for US monthly gasoline prices, starting from $0.964 in August 2023 to $1.108 in July 2024. The lower prices and higher prices from the interval show the same trend of moving upwards. For future research, crude oil demand and supply, and prices are considered as important factors in predicting the gasoline prices because gasoline is a refined product from crude oil.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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