Analitik prediktif

Model Time series memperkirakan perbedaan persamaan yang mengandung komponen stokastik. Dua yang biasa digunakan bentuk-bentuk dari model ini adalah model autoregressive (AR) dan moving-average (MA) model. The Box–Jenkins metodologi (1976) yang dikembangkan oleh George Box dan G. M. Jenkins menggabungkan AR dan MA dari model untuk menghasilkan ARMA (autoregressive moving average) model, yang merupakan landasan stasioner analisis time series. ARIMA (autoregressive integrated moving average model), di sisi lain, digunakan untuk menggambarkan non-stasioner time series. Box dan Jenkins menyarankan pembedaan non-stasioner time series untuk mendapatkan stasioner seri yang ARMA model yang dapat diterapkan. Non-stasioner time series yang telah diucapkan tren dan tidak memiliki konstan jangka panjang berarti atau varians.