ARX es un modelo estadístico utilizado en el análisis de series de tiempo y en la predicción de variables dinámicas. ARX es un acrónimo de "AutoRegressive model with eXogenous inputs".
El modelo ARX es una extensión del modelo autoregresivo (AR) que incorpora variables exógenas (X) para modelar la relación entre una variable de interés y otras variables explicativas. El modelo ARX es útil cuando los valores futuros de la variable de interés pueden depender de los valores pasados de la misma variable, así como de los valores pasados de otras variables relacionadas.
En la práctica, el modelo ARX se puede ajustar a los datos mediante la identificación de los parámetros de AR y X que mejor describen la serie de tiempo. Luego, se puede utilizar el modelo ajustado para hacer predicciones futuras o para analizar la relación entre la variable de interés y las variables exógenas.
El modelo ARX es un modelo más simple que el modelo ARMAX, ya que solo considera la relación entre la variable de interés y las variables exógenas a través de un término autoregresivo. Sin embargo, el modelo ARX sigue siendo útil en muchos casos en los que la inclusión de términos de media móvil o de más de una variable exógena no es necesaria o no es posible.
El software de detección de fraude es una herramienta importante para proteger las empresas y los individuos de la actividad fraudulenta y minimizar [...]
Leer más »En un mercado sobresaturado de información como el actual, cada vez es más difícil retener a los usuarios. Para las empresas, la competencia es cad [...]
Leer más »A la hora de buscar financiación para empresas, una de las fórmulas más utilizadas en la actualidad es el factoring. Se trata de un recurso no siem [...]
Leer más »Las empresas son cada vez más conscientes de la importancia de analizar y gestionar adecuadamente la ingente cantidad de datos que almacenan día tra [...]
Leer más »
