Autoregressive Integrated Moving Average Example

Um RIMA significa modelos de Módias Integradas Autoregressivas. Univariado (vetor único) ARIMA é uma técnica de previsão que projeta os valores futuros de uma série inteiramente baseada em sua própria inércia. Sua principal aplicação é a previsão de curto prazo que requer pelo menos 40 pontos de dados históricos. Ele funciona melhor quando seus dados exibem um padrão estável ou consistente ao longo do tempo com uma quantidade mínima de outliers. Às vezes, chamado Box-Jenkins (após os autores originais), o ARIMA geralmente é superior às técnicas de suavização exponencial quando os dados são razoavelmente longos e a correlação entre observações passadas é estável. Se o dado for curto ou altamente volátil, algum método de suavização poderá ser melhor. Se você não tem pelo menos 38 pontos de dados, você deve considerar algum outro método que o ARIMA. O primeiro passo na aplicação da metodologia ARIMA é verificar a estacionaria. A estacionarização implica que a série permanece em um nível bastante constante ao longo do tempo. Se houver uma tendência, como na maioria das aplicações econômicas ou comerciais, seus dados NÃO são estacionários. Os dados também devem mostrar uma variância constante em suas flutuações ao longo do tempo. Isso é facilmente visto com uma série que é fortemente sazonal e cresce a um ritmo mais rápido. Nesse caso, os altos e baixos da sazonalidade se tornarão mais dramáticos ao longo do tempo. Sem essas condições de estacionaridade que estão sendo atendidas, muitos dos cálculos associados ao processo não podem ser computados. Se um gráfico gráfico dos dados indicar não-estacionária, então você deve diferenciar a série. A diferenciação é uma excelente maneira de transformar uma série não estacionária em uma estacionária. Isso é feito subtraindo a observação no período atual do anterior. Se essa transformação for feita apenas uma vez para uma série, você diz que os dados foram primeiro diferenciados. Este processo elimina essencialmente a tendência se sua série estiver crescendo a uma taxa bastante constante. Se estiver crescendo a uma taxa crescente, você pode aplicar o mesmo procedimento e diferenciar os dados novamente. Seus dados seriam então diferenciados em segundo lugar. As autocorrelações são valores numéricos que indicam como uma série de dados está relacionada a si mesma ao longo do tempo. Mais precisamente, ele mede quão fortemente os valores de dados em um número especificado de períodos separados estão correlacionados um com o outro ao longo do tempo. O número de períodos separados geralmente é chamado de atraso. Por exemplo, uma autocorrelação no intervalo 1 mede como os valores de 1 período separado estão correlacionados entre si ao longo da série. Uma autocorrelação no intervalo 2 mede como os dados separados por dois períodos estão correlacionados ao longo da série. As autocorrelações podem variar de 1 a -1. Um valor próximo a 1 indica uma alta correlação positiva, enquanto um valor próximo a -1 implica uma alta correlação negativa. Essas medidas são mais frequentemente avaliadas através de gráficos gráficos chamados correlagramas. Um correlagram traça os valores de auto-correlação para uma determinada série em diferentes atrasos. Isso é referido como a função de autocorrelação e é muito importante no método ARIMA. A metodologia ARIMA tenta descrever os movimentos em uma série de tempo estacionária como uma função do que são chamados parâmetros de média autorregressiva e móvel. Estes são referidos como parâmetros AR (autoregessivos) e MA (médias móveis). Um modelo AR com apenas 1 parâmetro pode ser escrito como. X (t) A (1) X (t-1) E (t) onde X (t) séries temporais sob investigação A (1) o parâmetro autorregressivo da ordem 1 X (t-1) a série temporal atrasou 1 período E (T) o termo de erro do modelo Isso significa simplesmente que qualquer valor X (t) determinado pode ser explicado por alguma função do seu valor anterior, X (t-1), além de algum erro aleatório inexplicável, E (t). Se o valor estimado de A (1) fosse de .30, então o valor atual da série estaria relacionado a 30 de seu valor 1 há algum tempo. Claro, a série pode estar relacionada com mais do que apenas um valor passado. Por exemplo, X (t) A (1) X (t-1) A (2) X (t-2) E (t) Isso indica que o valor atual da série é uma combinação dos dois valores imediatamente precedentes, X (t-1) e X (t-2), além de algum erro aleatório E (t). Nosso modelo agora é um modelo autoregressivo de ordem 2. Modelos médios em movimento: um segundo tipo de modelo Box-Jenkins é chamado de modelo de média móvel. Embora esses modelos pareçam muito parecidos com o modelo AR, o conceito por trás deles é bastante diferente. Os parâmetros médios em movimento relacionam o que ocorre no período t apenas com os erros aleatórios ocorridos em períodos passados, ou seja, E (t-1), E (t-2), etc., em vez de X (t-1), X ( T-2), (Xt-3) como nas abordagens autorregressivas. Um modelo de média móvel com um termo de MA pode ser escrito da seguinte forma. X (t) - B (1) E (t-1) E (t) O termo B (1) é chamado de MA da ordem 1. O sinal negativo na frente do parâmetro é usado apenas para convenção e geralmente é impresso Automaticamente pela maioria dos programas de computador. O modelo acima simplesmente diz que qualquer valor dado de X (t) está diretamente relacionado apenas ao erro aleatório no período anterior, E (t-1) e ao termo de erro atual, E (t). Como no caso de modelos autoregressivos, os modelos de média móvel podem ser estendidos para estruturas de ordem superior que cobrem diferentes combinações e comprimentos médios móveis. A metodologia ARIMA também permite a criação de modelos que incorporam parâmetros de média autorregressiva e móvel em conjunto. Estes modelos são frequentemente referidos como modelos mistos. Embora isso faça para uma ferramenta de previsão mais complicada, a estrutura pode simular a série melhor e produzir uma previsão mais precisa. Modelos puros implicam que a estrutura consiste apenas em parâmetros AR ou MA - nem ambos. Os modelos desenvolvidos por esta abordagem geralmente são chamados de modelos ARIMA porque eles usam uma combinação de autoregressivo (AR), integração (I) - referente ao processo reverso de diferenciação para produzir as operações de previsão e média móvel (MA). Um modelo ARIMA geralmente é declarado como ARIMA (p, d, q). Isso representa a ordem dos componentes autorregressivos (p), o número de operadores de diferenciação (d) e a ordem mais alta do termo médio móvel. Por exemplo, ARIMA (2,1,1) significa que você possui um modelo autoregressivo de segunda ordem com um componente de média móvel de primeira ordem, cuja série foi diferenciada uma vez para induzir a estacionaria. Escolhendo a Especificação Direita: O principal problema na caixa clássica da Caixa-Jenkins está tentando decidir qual a especificação ARIMA para usar - isto é. Quantos parâmetros AR e ou MA devem incluir. Isto é o que muito de Box-Jenkings 1976 foi dedicado ao processo de identificação. Dependia da avaliação gráfica e numérica da autocorrelação da amostra e das funções de autocorrelação parcial. Bem, para os seus modelos básicos, a tarefa não é muito difícil. Cada um tem funções de autocorrelação que se parecem de uma certa maneira. No entanto, quando você aumenta a complexidade, os padrões não são facilmente detectados. Para tornar as questões mais difíceis, seus dados representam apenas uma amostra do processo subjacente. Isso significa que erros de amostragem (outliers, erro de medição, etc.) podem distorcer o processo de identificação teórica. É por isso que a modelagem ARIMA tradicional é uma arte e não uma ciência. Bom dia para todos, estou seguindo a demonstração de quot Forecasting - Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) na próxima página: observei em outros exemplos onde eles usam Componentes como SplitData, TrainModel para treinar o modelo. entre outros. Neste tutorial são apenas dois objetos: 1. Objeto CSV 2. Execute Script R Para este exemplo, você não precisa colocar algum TrainModel nos dados que você treina ou o código R usando auto. arima já está treinando Esperando as suas valiosas respostas, Nelson Gomez Venezuela . Terça-feira, 18 de outubro de 2016 2:51 PM Proposta como resposta por Hai Ning Empregado Microsoft, Moderador quarta-feira, 19 de outubro de 2016 9:30 PM Marcado como resposta por neerajkhMSFT Moderador segunda-feira, 24 de outubro de 2016 4:12 PM quarta-feira, 19 de outubro , 2016 1:17 PM Todas as respostas No documento, azure. microsoften-usdocumentationarticlesmachine-learning-r-csharp-arima, o código inteiro está escrito em R no módulo Execute R Script em vez de usar os módulos incorporados no Azure ML. Além disso, o autor usou todo o conjunto de dados para treinamento e está interessado em prever o futuro sem examinar as métricas de avaliação como uma ilustração de como criar um serviço web simples usando R. No entanto, recomenda-se que você separe os dados em treinamento para Avalie seu modelo antes de operacionalizar seu código. Editado por Jaya Mathew Funcionário da Microsoft terça-feira, 18 de outubro de 2016 8:37 PM Terça-feira, 18 de outubro de 2016 8:26 PM Olá Jaya muito obrigado por sua pronta resposta. No entanto, recomenda-se que você separe os dados em teste de treinamento para Avaliar seu modelo antes de operacionalizar seu código. Im novo em ML, tente fazer o seguinte: csv --- gt split (70 30) ----- gt Aqui eu tenho dúvidas com Execute R Script quotArimaquot componente, Não sei como se conectar Por favor, você pode me guiar Cumprimentos Nelson Gomez Quarta-feira, 19 de outubro de 2016 12:38 Proposta como resposta por Hai Ning Empregado Microsoft, Moderador quarta-feira, 19 de outubro 2016 9:30 PM Marcado como resposta por neerajkhMSFT Moderador segunda-feira, 24 de outubro de 2016 4:12 PM quarta-feira, 19 de outubro de 2016 1:17 PM Além disso, você pode tentar módulos personalizados agora disponíveis na galeria para séries temporais segunda-feira, 24 de outubro 2016 4:13 PM Boa tarde Jaya muito obrigado pelo seu tempo para responder. Yaja com base na sua recomendação, gostaria de perguntar se esta é a maneira que você me avisa para separar os dados. Qual é o caminho certo Esperando sua resposta valiosa, diz adeus, Nelson Gomez Venezuela Terça-feira, 25 de outubro de 2016 4:26 PM Ambos os tiros parecem corretos. Então, no módulo Execute R Script, você quer simplesmente ler seus dados de traineira do módulo Split Data da seguinte maneira: Terça-feira, 25 de outubro de 2016 5:37 PM Jaya, boa tarde, muito obrigado pela sua pronta resposta e seu valioso Colaboração no ensino. Por favor, desculpe tantos e-mails, estou aprendendo tudo isso. Eu observo que no. csv somente um registro é gerado e que as datas e os valores contínuos são separados por ponto-e-vírgula () Para separar os dados com o (SPLIT), qual seria sua recomendação Exemplo: .- Coloque tudo verticalmente que é Para dizer, 10012016 2500 10022016 1500 10032016 3500 04102016 1200 05102016 2600 06102016 2700. . . . Nota: no código através de dados vetoriais separados, ou seja, datas e valores. Mas não especificando, por exemplo, 70 30 (teste de trem) espero que tenha entendido a minha pergunta. Esperando por sua valiosa resposta, desentendemos, Nelson Gomez terça-feira, 25 de outubro de 2016 8:30 PM Jaya, boa tarde, obrigado pela sua cooperação e pronta resposta. Jaya está seguindo sua recomendação. Gostaria de perguntar o seguinte: Esta é a minha estrutura (Exemplo) Ou seja, os meus dados são construídos continuamente à medida que passam as datas, ou seja, que as datas são contínuas e em mudança. Há uma parte em Split, onde a Expressão relativa (que, de acordo com a documentação da Microsoft, diz que devemos fazer uso dela, quando queremos referir-se a campos do tipo Data ou Hora) é usada, fiz o seguinte teste: 1. quotDatesquot lt08- 26-2016 e funcionou. Mas há alguma maneira de colocar algo como isto: é, encontre uma maneira de não predeterminar um valor de data, pois minhas datas mudam de acordo com o tempo. Aguardando sua valiosa resposta, diz adeus, Nelson Gomez Venezuela quarta-feira, 26 de outubro de 2016 8:09 PM Olá Jaya, obrigado por sua resposta e colaboração rápida e desculpe por tantos e-mails. Jaya em meus dados é possível que eles sejam valores 0. Isso significa que nada foi vendido para esse dia, do produto em questão. Nos meus dados a avaliar, eles são dias tão contínuos em um período de 60 dias. Atualmente, há dados com valores baixos. É por isso que ele diz infinito. Os valores a serem exibidos em MAPE, MASE, sMAPE devem ser próximos de 0, espero suas respostas. Segunda-feira, 07 de novembro de 2016 3:29 PM A Microsoft está realizando uma pesquisa on-line para entender sua opinião sobre o site da Msdn. Se você optar por participar, a pesquisa on-line será apresentada quando você deixar o site Msdn. Gostaria de participar Olá de SeattleForecasting - API de Auto-Graduação Integrada Automática (ARIMA) construída com Aprendizagem de Máquina Azure Exemplos da Microsoft Construídos com Termos de Serviço de Aprendizagem Azure (Última atualização: outubro de 2014) 1. O que este contrato cobre Este contrato (o Acordo) é um acordo entre você e Microsoft Corporation (Microsoft). Às vezes, a Microsoft é referida como nós, nós ou o nosso. Este Acordo aplica-se ao seu uso do serviço específico (API), marcado ou descrito como um exemplo construído com o Azure Machine Learning, que você está obtendo no Microsoft Azure Marketplace no datamarket. azure. A API destina-se a demonstrar os recursos do Microsoft Azure Machine Learning. No entanto, este Contrato não concede direitos de uso do Microsoft Azure, incluindo Microsoft Azure Machine Learning. O acesso ao Microsoft Azure deve ser obtido e (conforme o caso) pago separadamente. Para obter mais informações sobre como usar e comprar o acesso ao Microsoft Azure, visite o azure. A API destina-se a fornecer resultados relevantes, mas observe que não fornecemos garantias ou um acordo de nível de serviço para a API. Este Contrato também limita nossa responsabilidade. Nós fornecemos a API exclusivamente de acordo com a base, de acordo com a Seção 9. 2. Quais os direitos que você possui Somente na medida em que você está em conformidade com todos os termos deste Contrato, nós lhe concederemos uma licença não exclusiva, Licença transferível, não sublicenciável, para transmitir dados e receber resultados da API. Sua licença para usar a API é limitada apenas aos seus próprios aplicativos, serviços e sites (coletivamente, Aplicativos de Cliente). Você pode tornar seus aplicativos de clientes disponíveis para outros, se os aplicativos de cliente adicionar funcionalidade de material à API e não são primariamente um substituto da API e são acompanhados por uma declaração de privacidade conforme descrito na Seção 4. Reservamos todos os outros direitos. 3. Restrições de código de conduta em uso Você pode usar a API somente de acordo com este Contrato. Você não pode fazer engenharia reversa, descompilar, desmontar ou lidar com limitações técnicas na API, exceto na medida em que a lei aplicável o permita apesar dessas restrições. Essas limitações técnicas podem incluir limites ou limitação do tamanho ou frequência das chamadas na API e os resultados retornados pela API, e outros meios para proteger a API, proteger nossos clientes ou impedir que você rompa este Contrato. Você não pode desabilitar, manipular ou tentar contornar qualquer mecanismo de cobrança que mede seu uso da API. Você não pode alugar, arrendar, emprestar, revender, transferir ou sublicenciar a API ou qualquer parte dela para terceiros ou terceiros. Além disso, você não permitirá e não permitirá que os usuários de seus aplicativos de cliente usem a API: de maneira proibida por lei, regulamento, ordem governamental ou decreto violar os direitos de outros para tentar obter acesso ou interromper qualquer serviço não autorizado, Dados, conta ou rede por qualquer meio para falsificar qualquer protocolo ou informações de cabeçalho de e-mail (por exemplo, spoofing) para spam ou distribuir malwares de forma a prejudicar a API ou prejudicar a utilização de qualquer pessoa ou para qualquer uso de alto risco (onde falha ou A culpa da API pode levar à morte ou lesões corporais graves de qualquer pessoa, ou a graves danos físicos ou ambientais). 4. Privacidade Todo o acesso e uso da API está sujeito às práticas de dados estabelecidas na Declaração de Privacidade da Microsoft Azure, que está disponível aqui (que pode ser atualizada de tempos em tempos). Nada neste Contrato ou API prevê a cobrança ou transferência de qualquer informação de identificação pessoal de usuários da Internet entre as partes. Você deve manter uma política de privacidade proeminente para seus aplicativos de cliente que acessam a API. Essa política de privacidade, no mínimo, deve incluir uma divulgação completa, precisa e clara sobre sua coleção e uso de dados em relação à atividade pelos usuários de seus Aplicativos de Cliente. 5. Como podemos alterar o contrato Se modificarmos este Contrato, então iremos notificar como descrito na Seção 11 abaixo. Se você não concorda com tais modificações, então você deve parar de usar a API. Se você não parar de usar a API, seu uso da API continuará sob o Contrato modificado. Podemos escolher no futuro aumentar as cobranças (ou cessar a cobrança) para todo o uso da API, ou alterar os requisitos para o uso da API. Se optar por alterar os requisitos de tarifas para a API, a Microsoft informará os termos descritos nas Seções 6 e 11 abaixo, e você pode optar por parar de usar a API em vez de incorrer em taxas adicionais. Qualquer documento ou site incorporado neste Contrato por referência ou link pode ser modificado e atualizado de tempos em tempos pela Microsoft e, após essa modificação ou atualização, será considerada parte deste Contrato. 6. Taxas e pagamento Os termos de preços para a API estabelecidos no site do Microsoft Azure Marketplace e os termos de pagamento estabelecidos aqui se aplicam ao seu uso da API e são aqui incorporados por referência neste Contrato. Tais preços e termos de pagamento aplicam-se apenas ao seu uso da API, você pode incorrer em custos separados associados à integração da API em seus aplicativos de cliente, suporte e outras atividades realizadas em conexão com a configuração, fornecimento e manutenção de seus aplicativos de cliente, se houver . A Microsoft reserva-se o direito, a seu exclusivo critério, de cobrar taxas adicionais (ou menores ou não) pelo uso ou acesso a alguma ou a toda a API. Se a Microsoft decidir cobrar taxas adicionais (ou menores ou não) pela API, tais taxas e termos e condições adicionais serão divulgados antes da data efetiva em que essas taxas ou requisitos serão impostos. Se você não concorda com tais modificações, então você deve parar de usar a API. Se você não parar de usar a API, seu uso da API continuará sob o Contrato modificado. 7. Sua responsabilidade Você indenizará e manterá a Microsoft e seus diretores, diretores, afiliados e agentes inofensivos de e contra qualquer perda, responsabilidade e despesa (incluindo honorários e custas de advogados razoáveis) sofridos ou incorridos por qualquer reclamação, Processos ou ações baseadas em ou decorrentes de qualquer violação (ou alegada violação) por você deste Contrato, ou qualquer parte dele, ou que de outra forma se relaciona com seu Aplicativo Cliente ou seu uso da API. Você será o único responsável por defender qualquer reclamação usando conselho mutuamente acordado, sujeito ao direito da Microsofts de participar com o conselho que ele seleciona, e você não divulgará qualquer reivindicação ou concordará com qualquer acordo que imponha qualquer obrigação ou responsabilidade sobre a Microsoft (ou seus diretores, Oficiais, afiliados e agentes) sem prévio consentimento por escrito da Microsofts, tal consentimento fornecido pela Microsoft a seu exclusivo critério. 8. Termo Este Contrato pode ser encerrado imediatamente por qualquer motivo ou sem motivo e sem aviso prévio pela Microsoft. Se este Contrato terminar, todos os direitos que você concederá neste Contrato serão automaticamente encerrados e você deixará de ter qualquer direito de usar a API. Não nos responsabilizaremos por danos resultantes apenas da rescisão deste Contrato de acordo com seus termos. Todos os termos deste Contrato que, por sua natureza, visam sobreviver, a rescisão sobreviverá (incluindo, sem limitação, Seções 8, 9 e 11). 9. Limitação de responsabilidade de responsabilidade de responsabilidade A API É FORNECIDA quotAS ISquot SEM GARANTIA DE QUALQUER TIPO. A MICROSOFT RENUNCIA A TODAS AS GARANTIAS E CONDIÇÕES RELATIVAS AOS ANTERIORES, INCLUINDO TODAS AS GARANTIAS E CONDIÇÕES DE COMERCIALIZAÇÃO, SEJA EXPRESSAS, IMPLÍCITAS OU ESTATUTÁRIAS, ADEQUAÇÃO A UM DETERMINADO PROPÓSITO, TÍTULO E NÃO VIOLAÇÃO. EM NENHUMA CIRCUNSTÂNCIA A MICROSOFT SERÁ RESPONSÁVEL POR QUAISQUER DANOS ESPECIAIS, INDIRETOS OU CONSEQÜENCIAIS OU QUAISQUER DANOS QUE RESULTANTEM DA PERDA DE USO, DADOS OU LUCROS, SEJA EM AÇÃO DE CONTRATO, NEGLIGÊNCIA OU OUTRAS ACÇÕES TORCIAS, DECORRENTES DE OU RELACIONADOS COM O USO OU O DESEMPENHO DAS INFORMAÇÕES DISPONÍVEIS DA API. A RESPONSABILIDADE AGREGADA DA MICROSOFT DECORRENTE NESTE ACORDO NÃO EXCEDERÁ 5,00 USD. 10. Mudanças na API Podemos alterar (inclusive removendo recursos ou cobrando taxas adicionais por recursos anteriormente fornecidos gratuitamente ou a taxas diferentes), atualizar ou aprimorar (coletivamente, modificar ou modificar) a API a qualquer momento e pode exigir Você use a versão mais recente. As modificações podem afetar sua capacidade de usar a API e podem exigir que você altere (pelo seu único custo) da maneira que você usou anteriormente. Se qualquer modificação for inaceitável para você, seu único recurso é parar de usar a API. O uso continuado da API após qualquer atualização ou alteração na API constituirá sua aceitação vinculativa para esses termos conforme revisado pela atualização ou alteração. Nós não seremos responsáveis ​​por quaisquer custos que você incorrer, ou por lucros perdidos ou danos de qualquer tipo, relacionados a qualquer modificação. Podemos cancelar ou suspender o uso da API ou a nossa oferta da API parcialmente ou na sua totalidade a qualquer momento. Nosso cancelamento ou suspensão pode ser sem causa, sem aviso prévio, ou ambos. Após o cancelamento, seu direito de usar a API (incluindo, sem limitação, a API) cessará imediatamente. Uma vez que a API é cancelada ou suspensa, qualquer dado armazenado na API (na medida aplicável) pode não ser recuperado mais tarde. 11. Atribuição variada. Podemos designar este Contrato, no todo ou em parte, a qualquer momento, com ou sem aviso prévio. Você não pode ceder, inclusive por força da lei, este Contrato, ou qualquer parte, a qualquer outra pessoa ou entidade sem o nosso prévio consentimento por escrito. Qualquer tentativa de fazê-lo é nula. Você não pode transferir para qualquer outra pessoa, de forma temporária ou permanente, qualquer direito de usar a API ou qualquer parte da API. Não há beneficiários de terceiros. Este Contrato é unicamente para seu e nosso benefício. Não é para o benefício de qualquer outra pessoa ou entidade, exceto para sucessores e cessionários permitidos ao abrigo deste Contrato. Prazo para reclamações. Qualquer reclamação relacionada a este Contrato ou à API não pode ser trazida, a menos que seja trazida dentro de um ano. O período de um ano começa na data em que o pedido primeiro poderia ser arquivado. Se não estiver arquivado, então esse pedido está permanentemente bloqueado. Isso se aplica a você e seus sucessores. Também se aplica a nós e aos nossos sucessores e cessionários. Exportar. A API está sujeita às leis e regulamentos de exportação dos Estados Unidos. Você deve cumprir todas as leis e regulamentos de exportação nacionais e internacionais que se aplicam à API. Essas leis incluem restrições em destinos, usuários finais e uso final. Informações adicionais são fornecidas aqui (como pode ser atualizado de tempos em tempos). Avisos. Você pode notificar a Microsoft por correio postal (a Microsoft não aceita notificações de e-mail relacionadas a este Contrato) endereçada da seguinte forma: Microsoft Corporation, Atenção: LCA Microsoft Azure Attorneys, One Microsoft Way, Redmond, Washington 98052, EUA. Este Contrato está em formato eletrônico e você concorda que a Microsoft lhe envie qualquer informação relacionada a este Contrato em formato eletrônico (por e-mail, por acesso a um site da Microsoft designado em um aviso por e-mail ou por anúncio no site relevante da Microsoft ). Divisibilidade. Se qualquer parte deste contrato for mantida inaplicável, o restante permanece em pleno vigor e efeito. Renúncia. A não aplicação de qualquer disposição deste contrato não constituirá uma renúncia. Nenhuma agência. Você e a Microsoft são contratados independentes. Este acordo não cria uma agência, parceria ou joint venture. Total acordo. Este acordo é o acordo completo sobre o assunto e substitui todas as comunicações anteriores ou concorrentes. Lei aplicável e local. Este acordo é regido pela lei do Estado de Washington, sem levar em conta seus princípios de conflito de leis, exceto que (i) se você é uma entidade do governo dos EUA, este contrato é regido pelas leis dos Estados Unidos e (ii) se você São uma entidade de governo estadual ou local nos Estados Unidos, este acordo é regido pelas leis desse estado. Qualquer ação para fazer cumprir este acordo deve ser trazida no Estado de Washington. Essa escolha de jurisdição não impede que qualquer das partes solicite injunção em qualquer jurisdição apropriada em relação à violação de direitos de propriedade intelectual.