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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "1c814013e10866dfd92cdb32caaae3ac",
"translation_date": "2025-09-03T16:51:59+00:00",
"source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md",
"language_code": "tw"
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# 一個新的 ARIMA 模型
## 說明
現在您已經建立了一個 ARIMA 模型，請使用新的數據建立另一個模型（可以嘗試使用[杜克大學的這些數據集](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)）。在筆記本中註解您的工作，視覺化數據和您的模型，並使用 MAPE 測試其準確性。
## 評分標準
| 評分標準 | 優秀 | 合格 | 需要改進 |
| -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
| | 提供了一個筆記本，其中包含建立、測試並解釋的新 ARIMA 模型，並附有視覺化和準確性說明。 | 提供的筆記本未註解或包含錯誤 | 提供了一個不完整的筆記本 |
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** 免責聲明**：
本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator ](https://github.com/Azure/co-op-translator ) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
