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Una delle sfide pi?grandi nell'analisi dei dati ?la selezione del modello pi?appropriato per un determinato set di dati. Nella pratica, la specificazione errata del modello ha spesso portato a conclusioni errate nella scienza dei dati. Questo studio confronta l'efficienza della modellizzazione di una serie temporale con propriet?di memoria lunga stagionale utilizzando i modelli SARIMA, ARFIMA e SARFIMA. Per l'illustrazione sono stati utilizzati i dati relativi alla temperatura media mensile globale. La serie di temperature ha mostrato segni di memoria lunga, poich?il grafico ACF ?diminuito lentamente dopo un'ulteriore analisi. L'esponente di Hurst ottenuto dall'analisi R/S ha confermato la presenza di memoria lunga. L'ACF ha mostrato un decadimento esponenziale e un andamento sinusoidale, suggerendo sia la non stazionariet?che la stagionalit? Sono stati condotti test di stazionariet?e stagionalit?per verificare queste osservazioni. Infine, sono stati applicati i criteri AIC e BIC per valutare l'efficienza di tutti e tre i modelli e i risultati hanno indicato che, in presenza sia di stagionalit?che di memoria lunga, il modello SARFIMA ha funzionato in modo pi?efficiente.
