Autoregressive Integrierte Gleitende Durchschnittliche Beispiel

Ein RIMA steht für Autoregressive Integrated Moving Average Modelle. Univariate (Einzelvektor) ARIMA ist eine Prognosemethode, die die zukünftigen Werte einer Serie, die vollständig auf ihrer eigenen Trägheit basiert, projiziert. Seine Hauptanwendung liegt im Bereich der kurzfristigen Prognose mit mindestens 40 historischen Datenpunkten. Es funktioniert am besten, wenn Ihre Daten eine stabile oder konsistente Muster im Laufe der Zeit mit einem Minimum an Ausreißern zeigt. Manchmal nennt man Box-Jenkins (nach den ursprünglichen Autoren), ARIMA ist in der Regel überlegen exponentielle Glättung Techniken, wenn die Daten relativ lange und die Korrelation zwischen vergangenen Beobachtungen ist stabil. Wenn die Daten kurz oder stark flüchtig sind, kann eine gewisse Glättungsmethode besser ablaufen. Wenn Sie nicht über mindestens 38 Datenpunkte verfügen, sollten Sie eine andere Methode als ARIMA betrachten. Der erste Schritt bei der Anwendung der ARIMA-Methodik ist die Überprüfung der Stationarität. Stationarität impliziert, dass die Reihe auf einem ziemlich konstanten Niveau über Zeit bleibt. Wenn ein Trend besteht, wie in den meisten wirtschaftlichen oder geschäftlichen Anwendungen, dann sind Ihre Daten nicht stationär. Die Daten sollten auch eine konstante Varianz in ihren Schwankungen im Laufe der Zeit zeigen. Dies ist leicht zu sehen mit einer Serie, die stark saisonal und wächst mit einer schnelleren Rate. In einem solchen Fall werden die Höhen und Tiefen der Saisonalität im Laufe der Zeit dramatischer. Ohne dass diese Stationaritätsbedingungen erfüllt sind, können viele der mit dem Prozess verbundenen Berechnungen nicht berechnet werden. Wenn eine grafische Darstellung der Daten Nichtstationarität anzeigt, dann sollten Sie die Serie unterscheiden. Die Differenzierung ist eine hervorragende Möglichkeit, eine nichtstationäre Serie in eine stationäre zu transformieren. Dies geschieht durch Subtrahieren der Beobachtung in der aktuellen Periode von der vorherigen. Wenn diese Transformation nur einmal zu einer Reihe erfolgt, sagen Sie, dass die Daten zuerst unterschieden wurden. Dieser Prozess im Wesentlichen eliminiert den Trend, wenn Ihre Serie wächst mit einer ziemlich konstanten Rate. Wenn es mit steigender Rate wächst, können Sie das gleiche Verfahren anwenden und die Daten erneut differenzieren. Ihre Daten würden dann zweite differenziert werden. Autokorrelationen sind Zahlenwerte, die angeben, wie sich eine Datenreihe mit der Zeit auf sich bezieht. Genauer gesagt misst es, wie stark Datenwerte bei einer bestimmten Anzahl von Perioden auseinander über die Zeit miteinander korreliert werden. Die Anzahl der Perioden wird in der Regel als Verzögerung bezeichnet. Zum Beispiel mißt eine Autokorrelation bei Verzögerung 1, wie die Werte 1 Periode auseinander in der Reihe miteinander korreliert sind. Eine Autokorrelation bei Verzögerung 2 misst, wie die Daten, die zwei Perioden voneinander getrennt sind, über die gesamte Reihe miteinander korrelieren. Autokorrelationen können im Bereich von 1 bis -1 liegen. Ein Wert nahe 1 gibt eine hohe positive Korrelation an, während ein Wert nahe -1 impliziert eine hohe negative Korrelation. Diese Maßnahmen werden meist durch grafische Darstellungen, sogenannte Korrelagramme, ausgewertet. Ein Korrelationsdiagramm zeigt die Autokorrelationswerte für eine gegebene Reihe bei unterschiedlichen Verzögerungen. Dies wird als Autokorrelationsfunktion bezeichnet und ist bei der ARIMA-Methode sehr wichtig. Die ARIMA-Methodik versucht, die Bewegungen in einer stationären Zeitreihe als Funktion der so genannten autoregressiven und gleitenden Durchschnittsparameter zu beschreiben. Diese werden als AR-Parameter (autoregessiv) und MA-Parameter (gleitende Mittelwerte) bezeichnet. Ein AR-Modell mit nur einem Parameter kann als geschrieben werden. X (t) A (1) X (t-1) E (t) wobei X (t) Zeitreihen A (1) der autoregressive Parameter der Ordnung 1 X (t-1) (T) der Fehlerterm des Modells Dies bedeutet einfach, dass jeder gegebene Wert X (t) durch eine Funktion seines vorherigen Wertes X (t-1) plus einen unerklärlichen Zufallsfehler E (t) erklärt werden kann. Wenn der geschätzte Wert von A (1) 0,30 betrug, dann wäre der aktuelle Wert der Reihe mit 30 seines vorherigen Wertes 1 verknüpft. Natürlich könnte die Serie auf mehr als nur einen vergangenen Wert bezogen werden. Zum Beispiel ist X (t) A (1) X (t-1) A (2) X (t-2) E (t) Dies zeigt an, dass der aktuelle Wert der Reihe eine Kombination der beiden unmittelbar vorhergehenden Werte ist, X (t-1) und X (t-2) zuzüglich eines Zufallsfehlers E (t). Unser Modell ist nun ein autoregressives Modell der Ordnung 2. Moving Average Models: Eine zweite Art von Box-Jenkins-Modell wird als gleitendes Durchschnittsmodell bezeichnet. Obwohl diese Modelle dem AR-Modell sehr ähnlich sind, ist das Konzept dahinter ganz anders. Bewegliche Durchschnittsparameter beziehen sich auf das, was in der Periode t stattfindet, nur auf die zufälligen Fehler, die in vergangenen Zeitperioden aufgetreten sind, dh E (t-1), E (t-2) usw. anstatt auf X (t-1), X T-2), (Xt-3) wie in den autoregressiven Ansätzen. Ein gleitendes Durchschnittsmodell mit einem MA-Begriff kann wie folgt geschrieben werden. X (t) - B (1) E (t-1) E (t) Der Begriff B (1) wird als MA der Ordnung 1 bezeichnet. Das negative Vorzeichen vor dem Parameter wird nur für Konventionen verwendet und in der Regel ausgedruckt Automatisch von den meisten Computerprogrammen. Das obige Modell sagt einfach, dass jeder gegebene Wert von X (t) direkt nur mit dem Zufallsfehler in der vorherigen Periode E (t-1) und mit dem aktuellen Fehlerterm E (t) zusammenhängt. Wie im Fall von autoregressiven Modellen können die gleitenden Durchschnittsmodelle auf übergeordnete Strukturen mit unterschiedlichen Kombinationen und gleitenden mittleren Längen erweitert werden. Die ARIMA-Methodik erlaubt es auch, Modelle zu erstellen, die sowohl autoregressive als auch gleitende Durchschnittsparameter zusammenführen. Diese Modelle werden oft als gemischte Modelle bezeichnet. Obwohl dies für eine kompliziertere Prognose-Tool macht, kann die Struktur tatsächlich simulieren die Serie besser und produzieren eine genauere Prognose. Pure Modelle implizieren, dass die Struktur nur aus AR oder MA-Parameter besteht - nicht beides. Die Modelle, die von diesem Ansatz entwickelt werden, werden in der Regel als ARIMA-Modelle bezeichnet, da sie eine Kombination aus autoregressiver (AR), Integration (I) verwenden, die sich auf den umgekehrten Prozess der Differenzierung bezieht, um die Prognose zu erzeugen. Ein ARIMA-Modell wird üblicherweise als ARIMA (p, d, q) angegeben. Dies ist die Reihenfolge der autoregressiven Komponenten (p), der Anzahl der differenzierenden Operatoren (d) und der höchsten Ordnung des gleitenden Mittelwerts. Beispielsweise bedeutet ARIMA (2,1,1), dass Sie ein autoregressives Modell zweiter Ordnung mit einer ersten gleitenden Durchschnittskomponente haben, deren Serie einmal differenziert wurde, um die Stationarität zu induzieren. Auswahl der richtigen Spezifikation: Das Hauptproblem in der klassischen Box-Jenkins versucht zu entscheiden, welche ARIMA-Spezifikation zu verwenden - i. e. Wie viele AR - und / oder MA-Parameter einzuschließen sind. Dies ist, was viel von Box-Jenkings 1976 dem Identifikationsprozeß gewidmet wurde. Es hing von der graphischen und numerischen Auswertung der Stichprobenautokorrelation und der partiellen Autokorrelationsfunktionen ab. Nun, für Ihre grundlegenden Modelle, ist die Aufgabe nicht allzu schwierig. Jeder hat Autokorrelationsfunktionen, die eine bestimmte Weise aussehen. Allerdings, wenn Sie gehen in der Komplexität, die Muster sind nicht so leicht zu erkennen. Um es schwieriger zu machen, stellen Ihre Daten nur eine Probe des zugrundeliegenden Prozesses dar. Das bedeutet, dass Stichprobenfehler (Ausreißer, Messfehler etc.) den theoretischen Identifikationsprozess verzerren können. Das ist der Grund, warum die traditionelle ARIMA-Modellierung eher eine Kunst als eine Wissenschaft ist. Am nächsten Morgen folge ich dem Demo von Prognose - Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) auf der nächsten Seite: Ich habe in anderen Beispielen beobachtet, wo sie verwendet werden Komponenten wie SplitData, TrainModel, um das Modell zu trainieren. unter anderen. In diesem Tutorial sind nur zwei Objekte: 1. Objekt CSV 2. Ausführen Script R Für dieses Beispiel benötigen Sie nicht setzen einige TrainModel auf die Daten, die Sie trainieren oder R-Code mit auto. arima bereits Züge Warten auf Ihre wertvollen Antworten, Nelson Gomez Venezuela . Dienstag, 18. Oktober 2016 2:51 PM Vorgeschlagen als Antwort von Hai Ning Microsoft employee, Moderator Mittwoch, 19. Oktober 2016 09:30 Als Antwort markiert von neerajkhMSFT Moderator Montag, 24. Oktober 2016 16:12 Mittwoch, 19. Oktober , 2016 1:17 PM Alle Antworten In dem Dokument, azure. microsoften-usdocumentationarticlesmachine-learning-r-csharp-arima wird der gesamte Code in R in dem Execute R Script-Modul geschrieben, anstatt die eingebauten Module in Azure ML zu verwenden. Außerdem hat der Autor den gesamten Datensatz für die Schulung verwendet und ist an der Prognose in die Zukunft interessiert, ohne in Evaluationsmetriken als Beispiel für die Erstellung eines einfachen Webservices mit R zu suchen. Es wird jedoch empfohlen, die Daten in den Trainingstest aufzuteilen Bewerten Sie Ihr Modell, bevor Sie Ihren Code operationalisieren. Bearbeitet von Jaya Mathew Microsoft Mitarbeiter Dienstag, 18. Oktober 2016 8:37 PM Hallo Jaya danke sehr viel für Ihre prompte Antwort. "Es wird jedoch empfohlen, dass Sie die Daten in den Trainingstest teilen, um Ihr Modell zu evaluieren, bevor Sie Ihren Code operationalisieren. Im neu zu ML, versuchen Sie Folgendes zu tun: csv --- gt split (70 30) ----- gt Hier habe ich Zweifel mit Execute R-Skript quotArimaquot-Komponente, weiß nicht, wie die Verbindung Bitte können Sie mich führen Grüße Nelson Gomez Mittwoch, 19. Oktober 2016 12:38 Vorgeschlagen als Antwort von Hai Ning Microsoft Mitarbeiter, Moderator Mittwoch, 2016 9:30 PM Als Antwort markiert von neerajkhMSFT Moderator Montag, 24. Oktober 2016 4:12 Uhr Mittwoch, 19. Oktober, 2016 1:17 PM Außerdem können Sie benutzerdefinierte Module jetzt in der Galerie für Zeitreihen Montag, 24. Oktober, 2016 4:13 PM Guten Tag Jaya danken Ihnen sehr viel für Ihre Zeit zu beantworten. Yaja basierend auf Ihrer Empfehlung Ich möchte Sie fragen, ob dies die Art, wie Sie mir raten, die Daten zu trennen. Was ist der richtige Weg Warten auf Ihre wertvolle Antwort, verabschiedet, Nelson Gomez Venezuela Dienstag, 25. Oktober 2016 16.26 Uhr Beide Screenshots scheinen richtig. Dann im Modul "R-Skript ausführen" möchten Sie einfach Ihre Traintest-Daten aus dem Modul "Split Data" wie folgt einlesen: Dienstag, 25. Oktober 2016 17:37 Jaya Guten Tag, vielen Dank für Ihre prompte Antwort und Ihr wertvolles Zusammenarbeit im Unterricht. Bitte entschuldigen Sie so viele E-Mails, Im lernen all dies. Beachten Sie, dass in der CSV nur 1 Datensatz generiert wird und dass die Daten und die kontinuierlichen Werte durch Semikolons getrennt werden () Um die Daten mit der (SPLIT) zu trennen, was wäre Ihre Empfehlung Beispiel: .- Platzieren Sie alle vertikal das ist Zu sagen, 10012016 2500 10022016 1500 10032016 3500 04102016 1200 05102016 2600 06102016 2700. . . . Hinweis: Im Code durch separate Vektordaten, dh Daten und Werte. Aber nicht spezifiziert, zum Beispiel, 70 30 (Zug-Test) Ich hoffe, Sie haben meine Frage verstanden. Warten auf Ihre wertvolle Antwort, wir entschieden, Nelson Gomez Dienstag, 25. Oktober 2016 20:30 Jaya guten Tag, ich danke Ihnen für Ihre Zusammenarbeit und prompte Antwort. Jaya folgt Ihrer Empfehlung. Ich würde folgendes fragen: Das ist meine Struktur (Beispiel) Das heißt, meine Daten werden kontinuierlich aufgebaut, während sie durch die Daten gehen, dh, dass die Daten kontinuierlich sind und sich ändern. Es gibt einen Teil in Split, wo Relative Expression (die laut Microsoft-Dokumentation sagt, wir sollten sie nutzen, wenn wir auf Felder des Typs Datum oder Uhrzeit beziehen wollen) verwendet wird, habe ich den folgenden Test durchgeführt: 1. quotDatesquot lt08- 26-2016 und es funktionierte. Aber es gibt einen Weg, um etwas wie folgt: Ist, einen Weg finden, um nicht vorab einen Datumswert, da meine Daten ändern sich nach der Zeit. Warten auf Ihre wertvolle Antwort, verabschiedet sich, Nelson Gomez Venezuela Mittwoch, 26. Oktober 2016 08:09 Hallo Jaya danke für Ihre prompte Antwort und Zusammenarbeit und für so viele E-Mails zu entschuldigen. Jaya in meinen Daten ist es möglich, dass sie Werte 0 sind. Es bedeutet, dass für diesen Tag nichts von dem betreffenden Produkt verkauft wurde. In meinen Daten zu bewerten, sind sie als kontinuierliche Tage in einem Zeitraum von 60 Tagen. Derzeit gibt es Daten mit niedrigen Werten. Ist das, warum es sagt unendlich Die Werte, die in MAPE, MASE, sMAPE angezeigt werden sollte in der Nähe von 0 Ich hoffe, Ihre Antworten. Montag, 7. November 2016 15:29 Microsoft führt eine Online-Umfrage durch, um Ihre Meinung über die Msdn-Website zu verstehen. Wenn Sie sich für eine Teilnahme entscheiden, wird Ihnen die Online-Umfrage präsentiert, wenn Sie die Msdn-Website verlassen. Möchten Sie teilnehmen Hello von SeattleForecasting - AutoRegressive Integrierte Moving Average (ARIMA) API mit Azure Machine Learning gebaut Microsoft-Beispiele mit Azure Machine Learning Allgemeine Geschäftsbedingungen (Letzte Aktualisierung: Oktober 2014) gebaut 1. Was bedeutet dieser Vertrag decken Dieser Vertrag (die Vereinbarung) ist eine Vereinbarung zwischen Ihnen und Microsoft Corporation (Microsoft). Manchmal wird Microsoft als wir, uns oder unsere bezeichnet. Diese Vereinbarung gilt für Ihre Nutzung des spezifischen Dienstes (die API), die als Beispiel mit Azure Machine Learning gebaut oder beschrieben wird, das Sie über den Microsoft Azure Marketplace auf datamarket. azure erhalten. Die API soll die Fähigkeiten von Microsoft Azure Machine Learning demonstrieren. Dieses Abkommen erteilt jedoch keine Berechtigungen für die Verwendung von Microsoft Azure, einschließlich Microsoft Azure Machine Learning. Der Zugang zu Microsoft Azure muss gesondert bezahlt werden (ggf.). Weitere Informationen über die Verwendung und den Zugriff auf Microsoft Azure finden Sie unter azurblau. Die API ist dazu bestimmt, relevante Ergebnisse zu liefern, aber beachten Sie bitte, dass wir keine Gewährleistungen oder eine Service-Level-Vereinbarung für die API bieten. Diese Vereinbarung schränkt auch unsere Haftung ein. Wir stellen die API ausschließlich nach Maßgabe von Ziffer 9 zur Verfügung. 2. Welche Rechte haben Sie Alleine in dem Umfang, in dem Sie alle Bestimmungen dieser Vereinbarung einhalten, gewähren wir Ihnen eine nicht exklusive, Übertragbare, nicht unterlizenzierbare Lizenz zum Übertragen von Daten an die API und zum Empfangen von Ergebnissen von der API. Ihre Lizenz zur Nutzung der API beschränkt sich ausschließlich auf Ihre eigenen Anwendungen, Dienste und Websites (zusammen, Client-Anwendungen). Sie können Ihre Client-Anwendungen anderen zur Verfügung stellen, wenn die Client-Anwendungen der API Materialfunktionalität hinzufügen und nicht primär ein Ersatz für die API darstellen und eine Datenschutzerklärung wie in Abschnitt 4 beschrieben enthält. Wir behalten uns alle weiteren Rechte vor. 3. Verhaltensregeln Nutzungsbeschränkungen Sie dürfen die API nur in Übereinstimmung mit dieser Vereinbarung nutzen. Sie dürfen technische Neuerungen in der API nicht rückgängig machen, dekompilieren, disassemblieren oder umgehen, es sei denn, das geltende Recht erlaubt es trotz dieser Einschränkungen. Solche technischen Einschränkungen können Begrenzungen oder Drosseln der Größe oder Häufigkeit von Anrufen in die API und die von der API zurückgegebenen Ergebnisse und andere Mittel zum Schutz der API, zum Schutz unserer Kunden oder zum Verhindern eines Verstoßes gegen diese Vereinbarung enthalten. Sie können nicht deaktivieren, manipulieren oder anderweitig versuchen, alle Fakturierungsmechanismen zu umgehen, die Ihre Nutzung der API erfordern. Sie dürfen die API oder einen Teil davon weder an Dritte noch für Dritte vermieten, leasen, verleihen, weiterverkaufen, übertragen oder unterlizenzieren. Darüber hinaus werden Sie nicht zulassen, dass Benutzer Ihrer Client-Anwendungen die API verwenden: In einer Weise, die durch Gesetz, Regulierung, Regierungsbeschluss oder Erlass verboten ist, gegen die Rechte anderer Personen zu verstoßen, um zu versuchen, unbefugten Zugriff auf oder Unterbrechung von Diensten, Daten, Konto oder Netzwerk mit allen Mitteln, um jegliche Protokolle oder E-Mail-Header-Informationen (zB Spoofing) zu verfälschen, um Malware in einer Weise zu verspotten oder zu verteilen, die die API beeinträchtigen oder die Nutzung anderer Personen beeinträchtigen könnte Fehler der API könnte zum Tod oder schwere Körperverletzung einer Person oder zu schweren physischen oder Umweltschäden führen). 4. Datenschutz Der Zugriff auf und die Nutzung der API unterliegt den in der Microsoft Azure-Datenschutzerklärung enthaltenen Datenpraktiken, die hier verfügbar sind (die von Zeit zu Zeit aktualisiert werden können). Nichts in dieser Vereinbarung oder der API sieht die Erhebung oder Übermittlung persönlich identifizierbarer Informationen von Internetnutzern zwischen den Parteien vor. Sie müssen eine wichtige Datenschutzrichtlinie für Ihre Clientanwendungen beibehalten, die auf die API zugreifen. Diese Datenschutzerklärung muss mindestens eine vollständige, genaue und klare Offenlegung in Bezug auf Ihre Erhebung und Nutzung von Daten in Bezug auf die Aktivität von Benutzern Ihrer Client-Anwendungen enthalten. 5. Wie können wir den Vertrag ändern Wenn wir diese Vereinbarung ändern, werden wir die Kündigung, wie in Abschnitt 11 unten beschrieben. Wenn Sie diesen Modifikationen nicht zustimmen, müssen Sie die Verwendung der API unterbinden. Wenn Sie die API nicht mehr verwenden, wird Ihre Nutzung der API unter der geänderten Vereinbarung fortgesetzt. Wir können in Zukunft wählen, um Gebühren für die Nutzung der API zu erhöhen (oder die Gebührenzahlung zu beenden) oder die Anforderungen für die Nutzung der API zu ändern. Wenn wir die Gebührenanforderungen für die API ändern, wird Microsoft die in den nachstehenden Abschnitten 6 und 11 beschriebenen Bedingungen bekannt geben und Sie können entscheiden, die Nutzung der API zu beenden, anstatt zusätzliche Gebühren zu erheben. Alle Dokumente oder Websites, die durch Verweis oder Link in dieses Abkommen aufgenommen werden, können von Zeit zu Zeit von Microsoft modifiziert und aktualisiert und bei einer solchen Änderung oder Aktualisierung als Bestandteil dieses Vertrags angesehen werden. 6. Gebühren und Zahlung Die auf der Microsoft Azure Marketplace-Website angegebenen Preiskonditionen für die API und die hier aufgeführten Zahlungsbedingungen gelten für Ihre Nutzung der API und werden hiermit durch Bezugnahme in dieses Abkommen übernommen. Solche Preis - und Zahlungsbedingungen gelten nur für Ihre Nutzung der API, die Ihnen im Zusammenhang mit der Integration der API in Ihre Client-Anwendungen, Support und anderen Aktivitäten, die im Zusammenhang mit der Einrichtung, Bereitstellung und Wartung Ihrer Client-Anwendungen vorgenommen werden, entstehen können . Microsoft behält sich das Recht vor, nach eigenem Ermessen zusätzliche (oder geringere oder keine) Gebühren für die Nutzung oder den Zugriff auf einige oder alle der API zu berechnen. Wenn Microsoft beschließt, zusätzliche (oder geringere oder keine) Gebühren für die API zu berechnen, werden diese Gebühren und zusätzliche Bedingungen an Sie vor dem Zeitpunkt des Inkrafttretens dieser Gebühren oder Anforderungen offengelegt. Wenn Sie diesen Modifikationen nicht zustimmen, müssen Sie die Verwendung der API beenden. Wenn Sie die API nicht mehr verwenden, wird Ihre Nutzung der API unter der geänderten Vereinbarung fortgesetzt. 7. Ihre Verantwortung entschädigen Sie und halten Sie Microsoft und seine Direktoren, leitenden Angestellten, Partner und Agenten schadlos gegen sämtliche Verluste, Haftung und Kosten (einschließlich angemessener Anwaltsgebühren und Kosten) erlitten oder wegen irgendwelcher Ansprüche entstehen, Verfahren oder Klagen, die auf einer Verletzung (oder behaupteter Verletzung) durch Sie dieser Vereinbarung oder eines Teils davon beruhen, oder die sich auf Ihre Clientanwendung oder die Verwendung der API bezieht. Sie werden für die Verteidigung jeden Anspruch mit sich darauf geeinigt, Rat, vorbehaltlich Microsofts Recht mit Rat zur Teilnahme allein verantwortlich, die er wählt, und Sie werden nicht publik zu jeder Lösung, die eine Verpflichtung oder Haftung von Microsoft auferlegt (oder deren Direktoren jeden Anspruch oder zustimmen, Offiziere, Affiliates und Agenten) ohne vorherige schriftliche Zustimmung von Microsofts, diese Zustimmung wird von Microsoft nach eigenem Ermessen gewährt. 8. 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IN KEINEM FALL IST MICROSOFT HAFTUNG FÜR BESONDERE ODER INDIREKTE fahrlässige oder Schäden, WAS AUCH IMMER VON DEN VERLUST VON DATEN ODER GEWINNEN, OB IN EINEM VERTRAG, FAHRLÄSSIGKEIT ODER ANDERE UNERLAUBTE HANDLUNG, DIE SICH AUS ODER IN VERBINDUNG MIT DIE VERWENDUNG ODER DIE LEISTUNG VON INFORMATIONEN, DIE VON DER API VERFÜGBAR SIND. DIE AGGREGATE-HAFTUNG VON MICROSOFT, DIE DIESE VEREINBARUNG ERHOBEN WIRD, IST NICHT ÜBERSCHREITEN 5,00 USD. 10. Änderungen an der API Wir können die API jederzeit ändern und gegebenenfalls ändern, indem Sie Funktionen entfernen oder zusätzliche Gebühren für vorher freigegebene oder zu unterschiedlichen Tarifen angebotene Funktionen aufladen, aktualisieren oder verbessern (zusammenfassen, ändern oder ändern) Sie die neueste Version verwenden. Änderungen können Ihre Fähigkeit zur Nutzung der API beeinträchtigen und Sie können Änderungen (auf Ihre Kosten) erfordern, wie Sie sie zuvor verwendet haben. Wenn eine Änderung nicht akzeptabel für Sie ist, ist Ihre einzige Rückgriff auf die Verwendung der API zu stoppen. Ihre fortgesetzte Nutzung der API nach einer gebuchten Aktualisierung oder Änderung an der API stellt Ihre verbindliche Annahme dieser Bedingungen als überarbeitet durch die Aktualisierung oder Änderung dar. Wir haften nicht für die entstandenen Kosten oder für entgangene Gewinne oder Schäden jeglicher Art im Zusammenhang mit einer solchen Änderung. Wir können Ihre Nutzung der API oder unser Angebot der API teilweise oder in ihrer Gesamtheit jederzeit widerrufen oder aussetzen. Unsere Kündigung oder Aussetzung kann ohne Angabe von Gründen, ohne vorherige Ankündigung oder beides erfolgen. Bei Annullierung wird Ihr Recht zur Nutzung der API (einschließlich, ohne Einschränkung der API) sofort eingestellt. Sobald die API abgebrochen oder gesperrt ist, können alle Daten, die Sie auf der API gespeichert haben (sofern zutreffend), nicht später abgerufen werden. 11. Sonstige Abtretung. Wir können diese Vereinbarung ganz oder teilweise jederzeit mit oder ohne Mitteilung an Sie abtreten. Sie dürfen diese Vereinbarung oder Teile davon auch ohne vorherige schriftliche Zustimmung nicht abtreten, auch nicht aufgrund gesetzlicher Bestimmungen. Jeder Versuch von Ihnen, dies zu tun ist nichtig. Sie dürfen weder vorübergehend noch dauerhaft Rechte an der Nutzung der API oder eines Teils der API übertragen. Keine Drittbegünstigten. Diese Vereinbarung gilt ausschließlich für Sie und unseren Nutzen. Es ist nicht zugunsten einer anderen Person oder Einrichtung, mit Ausnahme der erlaubten Nachfolger und Abtretungen im Rahmen dieser Vereinbarung. Frist für Ansprüche. Jegliche Ansprüche im Zusammenhang mit diesem Vertrag oder der API dürfen nicht innerhalb eines Jahres erhoben werden. Die Frist von einem Jahr beginnt mit dem Tag, an dem die Forderung geltend gemacht werden konnte. Wenn es nicht eingereicht wird, dann ist diese Forderung dauerhaft gesperrt. Das gilt für Sie und Ihre Nachfolger. Sie gilt auch für uns und unsere Nachfolger und Abtretungen. Export. Die API unterliegt den Exportgesetzen und - vorschriften der Vereinigten Staaten. Sie müssen alle nationalen und internationalen Exportgesetze und - bestimmungen einhalten, die für die API gelten. Diese Gesetze umfassen Einschränkungen für Ziele, Endbenutzer und Endbenutzung. Zusätzliche Informationen hier (wie sie von Zeit zu Zeit aktualisiert werden). Hinweise. Sie können Microsoft per Post (Microsoft akzeptiert keine E-Mail-Benachrichtigungen im Zusammenhang mit dieser Vereinbarung) wie folgt: Microsoft Corporation, Achtung: LCA Microsoft Azure Attorneys, ein Microsoft Way, Redmond, Washington 98052, USA. Diese Vereinbarung ist in elektronischer Form und Sie erklären sich damit einverstanden, dass Sie alle Informationen, die sich auf diese Vereinbarung beziehen, in elektronischer Form (per E-Mail, über den Zugriff auf eine in einer E-Mail benachrichtigte Microsoft-Website oder auf der entsprechenden Microsoft-Website bekannt geben) ). Trennbarkeit. Wenn ein Teil dieser Vereinbarung nicht durchsetzbar ist, bleibt der Rest in voller Kraft und Wirkung. Verzicht. Die Nichtdurchführung einer Bestimmung dieser Vereinbarung stellt keinen Verzicht dar. Keine Agentur. Sie und Microsoft sind unabhängige Vertragspartner. Diese Vereinbarung schafft keine Agentur, Partnerschaft oder Joint Venture. Ganze Vereinbarung. Diese Vereinbarung ist die gesamte Vereinbarung über ihren Gegenstand und ersetzt alle vorherigen oder gleichzeitigen Mitteilungen. Anwendbares Recht und Gerichtsstand. 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