Das Modell für die autoregressiven Rangscores ist in der Datenanalyse weit verbreitet.

Die autoregressiven Rangscores haben den Vorteil, dass sie die Datenstruktur erfolgreich berücksichtigen.

Autoregressive Rangscores hilft bei der Vorhersage zukünftiger Ereignisse basierend auf vergangenen Daten.

Die Genauigkeit der Modelle autoregressiver Rangscores ist für viele Anwendungsbereiche von hoher Bedeutung.

In der Statistik verwendet man autoregressive Rangscores zur Berechnung der Korrelation zwischen aufeinanderfolgenden Beobachtungen.