Name: Prévision de l'offre de noix de coco à la vente aux enchères de Colombo Coconut: Modélisation ARIMA (in French)
Price: 38.24 GBP
Availability: InStock
Author: Thisara Kethimini, S. A. Pavani ; Amarasekara, D. A. B. N. ; Diluk, D. G. C.
ISBN: 9786205396292

portada Prévision de l'offre de noix de coco à la vente aux enchères de Colombo Coconut: Modélisation ARIMA (in French)

Type

Physical Book

Author

S. A. Pavani Thisara Kethimini

D. A. B. N. Amarasekara

D. G. C. Diluk

Publisher

Editions Notre Savoir

Language

Francés

Pages

Format

Paperback

Dimensions

22.9 x 15.2 x 0.3 cm

Weight

0.09 kg.

ISBN13

9786205396292

Synopsis "Prévision de l'offre de noix de coco à la vente aux enchères de Colombo Coconut: Modélisation ARIMA (in French)"

Les noix de coco fraîches sont mises en vente dans la vente aux enchères de noix de coco de Colombo qui est menée par l'autorité de développement de noix de coco. La présente étude a été réalisée dans le but d'identifier le modèle de série chronologique de la quantité de noix de coco offerte et de sélectionner le modèle le mieux adapté pour la prévision à court et à long terme de la vente aux enchères de noix de coco de Colombo. Les méthodes d'analyse des séries temporelles, à savoir ARIMA, moyenne mobile, lissage exponentiel simple et double, ont été utilisées pour prévoir la quantité de noix de coco offerte et les graphiques de séries temporelles ont été utilisés pour identifier les modèles de séries temporelles comme saisonnier et non saisonnier, etc. dans la quantité de noix de coco offerte. La méthode ARIMA (0, 0, 1) (1, 1, 0) a été retenue comme la meilleure méthode de prévision ARIMA pour les prévisions à court et à long terme. En utilisant l'ensemble des données de test, il a été constaté que ARIMA (0,0,1) (1,1,0) a donné les valeurs prédites qui sont plus proches des quantités réelles de noix de coco offertes. La valeur la plus faible du pourcentage d'erreur absolue moyenne (MAPE) (10,55%) a été recodée dans ARIMA (0, 0, 1) (1, 1, 0). Cela prouve que ARIMA (0, 0, 1) (1, 1, 0) était la méthode de prévision la mieux adaptée parmi les autres méthodes testées.

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