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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "1c814013e10866dfd92cdb32caaae3ac",
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"translation_date": "2025-09-03T21:43:29+00:00",
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"source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md",
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"language_code": "de"
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}
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# Ein neues ARIMA-Modell
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## Anweisungen
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Nachdem Sie ein ARIMA-Modell erstellt haben, erstellen Sie ein neues mit frischen Daten (probieren Sie eines von [diesen Datensätzen von Duke](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)). Kommentieren Sie Ihre Arbeit in einem Notebook, visualisieren Sie die Daten und Ihr Modell, und testen Sie die Genauigkeit mit MAPE.
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## Bewertungskriterien
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| Kriterien | Vorbildlich | Angemessen | Verbesserungswürdig |
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| | Ein Notebook wird präsentiert, in dem ein neues ARIMA-Modell erstellt, getestet und mit Visualisierungen sowie Genauigkeitsangaben erklärt wird. | Das präsentierte Notebook ist nicht kommentiert oder enthält Fehler | Ein unvollständiges Notebook wird präsentiert |
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**Haftungsausschluss**:
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Dieses Dokument wurde mit dem KI-Übersetzungsdienst [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner ursprünglichen Sprache sollte als maßgebliche Quelle betrachtet werden. Für kritische Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die sich aus der Nutzung dieser Übersetzung ergeben. |