Zeitraum Prognose
Storyboard 
Sobald das ähnliche Segment bestimmt wurde, können die darauffolgenden Daten erhalten werden.Anhand der Variation der Magnitude lässt sich abschätzen, wie es mit dem Klimaparameter nach dem aktuellen Segment weitergehen soll.Wenn die Analyse mit einem Referenzsegment aus der jüngeren Vergangenheit durchgeführt wird, in dem tatsächliche spätere Daten vorhanden sind, können diese mit der Prognose verglichen werden.Auf diese Weise kann der Prognosefehler abgeschätzt werden.
ID:(1914, 0)
Prognosediagramm
Bild 
Si se grafica la función calculada en los 36 meses posteriores al tiempo en que se calcularon los modos se obtiene un pronostico para el parametro:
ID:(14358, 0)
Prognosefehler
Konzept 
Si se reserva el ultimo año para evaluar el error y se calculan los modos con las 12 años anteriores. Con dichos modos se puede realizar un pronostico para los 12 meses que se reservaron y compararlo con los datos reales. De esta forma se puede estimar la calidad del pronostico para datos ya ocurridos que no se empelaron para el proceso de modelar.
ID:(14360, 0)
Zeitraum Prognose
Modell 
Sobald das ähnliche Segment bestimmt wurde, können die darauffolgenden Daten erhalten werden.\n\nAnhand der Variation der Magnitude lässt sich abschätzen, wie es mit dem Klimaparameter nach dem aktuellen Segment weitergehen soll.\n\nWenn die Analyse mit einem Referenzsegment aus der jüngeren Vergangenheit durchgeführt wird, in dem tatsächliche spätere Daten vorhanden sind, können diese mit der Prognose verglichen werden.\n\nAuf diese Weise kann der Prognosefehler abgeschätzt werden.\n
Variablen
Berechnungen
Berechnungen
Gleichungen
Beispiele
Si se grafica la funci n calculada en los 36 meses posteriores al tiempo en que se calcularon los modos se obtiene un pronostico para el parametro:
(ID 14358)
Si se reserva el ultimo a o para evaluar el error y se calculan los modos con las 12 a os anteriores. Con dichos modos se puede realizar un pronostico para los 12 meses que se reservaron y compararlo con los datos reales. De esta forma se puede estimar la calidad del pronostico para datos ya ocurridos que no se empelaron para el proceso de modelar.
(ID 14360)
ID:(1914, 0)
