Autoregressive Mobile Media Video

La documentazione è la media incondizionata del processo, e x03C8 (L) è un razionale, infinita gradi operatore lag polinomiale, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Nota: La proprietà costante di un oggetto modello di Arima corrisponde a c. e non l'incondizionato media 956. Con Wolds decomposizione 1. Equazione 5-12 corrisponde ad un processo stocastico stazionario fornito i coefficienti x03C8 mi sono assolutamente sommabile. Questo è il caso quando il polinomio AR, x03D5 (L). è stabile. significa tutte le sue radici si trovano al di fuori del cerchio unitario. Inoltre, il processo è causale disponibile polinomio MA è invertibile. significa tutte le sue radici si trovano al di fuori del cerchio unitario. Econometrics Toolbox impone stabilità e invertibilità dei processi ARMA. Quando si specifica un modello ARMA usando arima. si ottiene un errore se si immette coefficienti che non corrispondono a una stabile AR polinomiale MA polinomiale o invertibile. Allo stesso modo, stima impone stazionarietà e invertibilità vincoli durante la stima. Riferimenti 1 Wold, H. A Study in Analisi di Stationary Time Series. Uppsala, Svezia: Almqvist amp Wiksell, 1938. Seleziona la CountryAutoregressive media mobile In statistica. autoregressivi modello a media mobile (ARMA). a volte chiamato modelli Box-Jenkins dopo che George Box e G. M. Jenkins. sono tipicamente applicato ai dati di serie temporali. Data una serie storica di dati di X t. il modello ARMA è uno strumento per la comprensione e, forse, prevedere valori futuri in questa serie. Il modello è costituito da due parti, una (AR) parte autoregressivo e una parte media mobile (MA). Il modello è normalmente poi indicato come il modello ARMA (p, q), dove p è l'ordine della parte autoregressivo e q è l'ordine della parte media mobile (come definito in seguito). Autoregressive modello di Modifica Il AR notazione (p) si riferisce al modello autoregressivo di ordine p. Il modello AR (p) viene scritto un modello autoregressivo è essenzialmente un filtro infinita risposta all'impulso con qualche interpretazione supplementare posizionato su di esso. Alcuni vincoli sono necessari sui valori dei parametri di questo modello in modo che il modello rimane fermo. Ad esempio, i processi in AR (1) modello con 1 gt 1 non sono stazionari. Esempio: un AR (1) - process Modifica di un AR (1) - process è dato da E si può vedere che la funzione autocovarianza decade con un tempo di decadimento di. La funzione di densità spettrale è la trasformata inversa di Fourier della funzione autocovarianza. In termini discreti questo sarà il tempo discreto trasformata inversa di Fourier: che produce un profilo lorentziana per la densità spettrale: Calcolo del Edit Il AR modello parametri AR (p) è data dall'equazione Perché l'ultima parte dell'equazione è non - Zero solo se m 0, l'equazione è solitamente risolto rappresentando come matrice per m gt 0, ottenendo così equazione derivazione Edit l'equazione che definisce il processo AR è Moltiplicando entrambi i lati da X tm e prendendo rese valore atteso da cui si ricava il Yule equazioni - Walker: media mobile modello Modifica il MA notazione (q) si riferisce al modello a media mobile di ordine q. dove il 1. q sono i parametri del modello e il t. t-1. sono ancora, i termini di errore. Il modello di media mobile è essenzialmente un filtro finite risposta all'impulso con qualche interpretazione supplementare posizionato su di esso. Autoregressive movimento modello Modifica media La notazione ARMA (p. Q) si riferisce al modello con i termini p autoregressivi e q in movimento termini medi. Questo modello contiene l'AR modelli MA (q) (p) e, nota circa i termini di errore Modifica N (0, 2) dove 2 è la varianza. Queste ipotesi possono essere indeboliti ma in questo modo cambieranno le proprietà del modello. In particolare, una modifica al i. i.d. ipotesi farebbe una differenza piuttosto fondamentale. Specifica in termini di operatore lag Modifica In alcuni testi saranno specificati i modelli in termini di operatore di ritardo L. In queste condizioni, allora il modello AR (p) è dato da dove rappresenta polinomiale Il modello MA (q) è data da dove rappresenta il polinomio Infine, il modello combinato ARMA (p. Q) è dato da o più sinteticamente, modelli di montaggio Edit modelli ARMA in generale possa, dopo aver scelto p e q, essere montati da almeno regressione quadrati per trovare i valori dei parametri che minimizzano l'errore. E 'generalmente considerata una buona pratica per trovare i valori più piccoli di p e q che forniscono una misura accettabile per i dati. Per un modello AR pura poi le equazioni di Yule-Walker possono essere usati per fornire una misura. Le generalizzazioni Modifica La dipendenza di X t sui valori del passato e le condizioni di errore t si presume che sia lineare se non diversamente specificato. Se la dipendenza è lineare, il modello è specificatamente chiamato un non lineare media mobile (NMA), autoregressive non lineare (NAR), o autoregressivo lineare modello a media mobile (NARMA). Autoregressive modello a media mobile può essere generalizzato in altri modi. Vedere anche autoregressiva modelli di eteroschedasticità condizionale (Arco) e autoregressivi integrati modello a media mobile (ARIMA). Se più serie devono essere montati poi un modello Vectored ARIMA (o VARIMA) può essere montato. Se il tempo-serie in questione presenta memoria a lungo poi frazionale ARIMA (Farima, a volte chiamato ARFIMA) modellizzazione è appropriata. Se i dati è pensato per contenere gli effetti stagionali, può essere modellato da un modello SARIMA (stagionale ARIMA). Un'altra generalizzazione è il modello autoregressivo multiscala (MAR). Un modello MAR è indicizzato dai nodi di un albero, mentre un modello autoregressivo standard (tempo discreto) è indicizzato da numeri interi. Vedere modello autoregressivo multiscala per un elenco di riferimenti. Vedere anche Modifica Riferimenti Modifica George Box e F. M. Jenkins. Analisi delle serie: Previsione e controllo. seconda edizione. Oakland, CA: Holden-Day, 1976.de:ARMA-ModellAutoregressive media mobile In statistica. autoregressivi modello a media mobile (ARMA). a volte chiamato modelli Box-Jenkins dopo che George Box e G. M. Jenkins. sono tipicamente applicato ai dati di serie temporali. Data una serie storica di dati di X t. il modello ARMA è uno strumento per la comprensione e, forse, prevedere valori futuri in questa serie. Il modello è costituito da due parti, una (AR) parte autoregressivo e una parte media mobile (MA). Il modello è normalmente poi indicato come il modello ARMA (p, q), dove p è l'ordine della parte autoregressivo e q è l'ordine della parte media mobile (come definito in seguito). Autoregressive modello di Modifica Il AR notazione (p) si riferisce al modello autoregressivo di ordine p. Il modello AR (p) viene scritto un modello autoregressivo è essenzialmente un filtro infinita risposta all'impulso con qualche interpretazione supplementare posizionato su di esso. Alcuni vincoli sono necessari sui valori dei parametri di questo modello in modo che il modello rimane fermo. Ad esempio, i processi in AR (1) modello con 1 gt 1 non sono stazionari. Esempio: un AR (1) - process Modifica di un AR (1) - process è dato da E si può vedere che la funzione autocovarianza decade con un tempo di decadimento di. La funzione di densità spettrale è la trasformata inversa di Fourier della funzione autocovarianza. In termini discreti questo sarà il tempo discreto trasformata inversa di Fourier: che produce un profilo lorentziana per la densità spettrale: Calcolo del Edit Il AR modello parametri AR (p) è data dall'equazione Perché l'ultima parte dell'equazione è non - Zero solo se m 0, l'equazione è solitamente risolto rappresentando come matrice per m gt 0, ottenendo così equazione derivazione Edit l'equazione che definisce il processo AR è Moltiplicando entrambi i lati da X tm e prendendo rese valore atteso da cui si ricava il Yule equazioni - Walker: media mobile modello Modifica il MA notazione (q) si riferisce al modello a media mobile di ordine q. dove il 1. q sono i parametri del modello e il t. t-1. sono ancora, i termini di errore. Il modello di media mobile è essenzialmente un filtro finite risposta all'impulso con qualche interpretazione supplementare posizionato su di esso. Autoregressive movimento modello Modifica media La notazione ARMA (p. Q) si riferisce al modello con i termini p autoregressivi e q in movimento termini medi. Questo modello contiene l'AR modelli MA (q) (p) e, nota circa i termini di errore Modifica N (0, 2) dove 2 è la varianza. Queste ipotesi possono essere indeboliti ma in questo modo cambieranno le proprietà del modello. In particolare, una modifica al i. i.d. ipotesi farebbe una differenza piuttosto fondamentale. Specifica in termini di operatore lag Modifica In alcuni testi saranno specificati i modelli in termini di operatore di ritardo L. In queste condizioni, allora il modello AR (p) è dato da dove rappresenta polinomiale Il modello MA (q) è data da dove rappresenta il polinomio Infine, il modello combinato ARMA (p. Q) è dato da o più sinteticamente, modelli di montaggio Edit modelli ARMA in generale possa, dopo aver scelto p e q, essere montati da almeno regressione quadrati per trovare i valori dei parametri che minimizzano l'errore. E 'generalmente considerata una buona pratica per trovare i valori più piccoli di p e q che forniscono una misura accettabile per i dati. Per un modello AR pura poi le equazioni di Yule-Walker possono essere usati per fornire una misura. Le generalizzazioni Modifica La dipendenza di X t sui valori del passato e le condizioni di errore t si presume che sia lineare se non diversamente specificato. Se la dipendenza è lineare, il modello è specificatamente chiamato un non lineare media mobile (NMA), autoregressive non lineare (NAR), o autoregressivo lineare modello a media mobile (NARMA). Autoregressive modello a media mobile può essere generalizzato in altri modi. Vedere anche autoregressiva modelli di eteroschedasticità condizionale (Arco) e autoregressivi integrati modello a media mobile (ARIMA). Se più serie devono essere montati poi un modello Vectored ARIMA (o VARIMA) può essere montato. Se il tempo-serie in questione presenta memoria a lungo poi frazionale ARIMA (Farima, a volte chiamato ARFIMA) modellizzazione è appropriata. Se i dati è pensato per contenere gli effetti stagionali, può essere modellato da un modello SARIMA (stagionale ARIMA). Un'altra generalizzazione è il modello autoregressivo multiscala (MAR). Un modello MAR è indicizzato dai nodi di un albero, mentre un modello autoregressivo standard (tempo discreto) è indicizzato da numeri interi. Vedere modello autoregressivo multiscala per un elenco di riferimenti. Vedere anche Modifica Riferimenti Modifica George Box e F. M. Jenkins. Analisi delle serie: Previsione e controllo. seconda edizione. Oakland, CA: Holden-Day, 1976.de:ARMA-ModellAutoregressive Integrated Moving Average - ARIMA definizione di Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA Un modello di analisi statistica che utilizza i dati di serie storiche per prevedere le tendenze future. Si tratta di una forma di analisi di regressione che cerca di prevedere i movimenti futuri lungo la passeggiata apparentemente casuale presa da azioni e il mercato finanziario esaminando le differenze tra i valori della serie invece di utilizzare i valori effettivi dei dati. Ritardi della serie differenziata sono indicati come autoregressiva e ritardi entro i dati previsti sono indicati come media mobile. Abbattere Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA Questo tipo di modello è generalmente indicato come ARIMA (p, d, q), con i numeri interi che si riferiscono alla autoregressivo. integrato e parti in movimento medio del set di dati, rispettivamente. ARIMA modellazione può tener conto delle tendenze, la stagionalità. cicli, errori e degli aspetti non stazionari di un insieme di dati quando si effettuano le previsioni.