أرما - الانحدار الحركة من المتوسط - مثال

أنا حقا محاولة، ولكن تكافح، لفهم كيفية الانحدار الذاتي والانتقال العمل. أنا فظيع جدا مع الجبر و النظر في أنه لا يحسن حقا فهم شيئا. ما أحب حقا هو مثال بسيط للغاية من يقول 10 الملاحظات تعتمد الوقت حتى أرى كيف تعمل. لذلك دعونا نقول لديك نقاط البيانات التالية من سعر الذهب: على سبيل المثال، في الفترة الزمنية 10، ماذا سيكون المتوسط ​​المتحرك لاج 2، ما (2)، يكون أو ما (1) و أر (1) أو أر (2) عرفت تقليديا عن المتوسط ​​المتحرك كونه شيء مثل: ولكن عند النظر إلى نماذج أرما، يتم شرح ما كدالة من شروط الخطأ السابقة، والتي لا أستطيع الحصول على رأسي حولها. هل هو مجرد وسيلة مربي الحيوانات لحساب نفس الشيء وجدت هذا المنصب مفيدة: (كيف نفهم ساريماكس حدسي) ولكن كيف يساعد الجبر، لا أستطيع أن أرى شيئا حقا بوضوح حتى أرى مثالا مبسطا لذلك. وبالنظر إلى بيانات أسعار الذهب، فإنك ستقدر النموذج أولا ثم ترى كيف يعمل (توقعات تحليل الاستجابة النبضية). ربما يجب عليك تضييق سؤالك إلى الجزء الثاني فقط (وترك التقدير جانبا). أي أنك ستقدم أر (1) أو ما (1) أو أي نموذج (على سبيل المثال xt0.5 x فاريبسيلونت) وتساءلنا، كيف يعمل هذا النموذج بالذات. نداش ريتشارد هاردي 13 أغسطس 15 في 19:58 لأي نموذج أر (q) طريقة سهلة لتقدير المعلمة (ق) هو استخدام أولس - وتشغيل الانحدار: بريسيت beta0 beta1 السعر كدوت دوتسو بيتاق السعر كدوت دعونا نفعل ذلك (في R): (حسنا، لذلك خدعت قليلا واستخدمت وظيفة أريما في R، ولكنها تعطي نفس التقديرات لانحدار عملية شريان الحياة للسودان - حاول ذلك). الآن يتيح إلقاء نظرة على ما (1) نموذج. الآن نموذج ما هو مختلف جدا عن نموذج أر. و ما هو المتوسط ​​المرجح للخطأ في الفترات السابقة، حيث يستخدم نموذج أر قيم فترات البيانات الفعلية بريفيويس. و ما (1) هو: بريسيت مو وت theta1 كدوت w حيث مو هو المتوسط، و wt هي عبارات الخطأ - وليس قيمة بريفيويز السعر (كما هو الحال في نموذج أر). الآن، للأسف، لا يمكننا تقدير المعلمات بشيء بسيط مثل عملية شريان الحياة للسودان. أنا لن تغطي الطريقة هنا، ولكن R وظيفة أريما يستخدم أقصى قدر من ليكهيود. دعونا نحاول: نأمل أن يساعد هذا. (2) فيما يتعلق بسؤال ما (1). كنت أقول المتبقية هو 1.0023 للفترة الثانية. منطقي. فهمي للباقي هو it39s الفرق بين القيمة المتوقعة والقيمة الملحوظة. ولكن بعد ذلك يمكنك القول القيمة المتوقعة للفترة 2، يتم احتساب باستخدام المتبقية للفترة 2. هل هذا الحق Isn39t القيمة المتوقعة للفترة 2 فقط (0.54230 4.9977) ندش سوف تي أغسطس 17 15 في 11: 24 الوثائق هو يعني غير المشروط من (0) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 المواصفات الفنية: ملاحظة: الخاصية الثابتة لعنصر نموذج أريما يتوافق مع c. وليس المتوسط ​​غير المشروط 956. بواسطة التحلل ولدز 1. المعادلة 5-12 يتوافق مع عملية عشوائية عشوائية قدمت معاملات x03C8 ط سومابل تماما. هذا هو الحال عندما يكون متعدد الحدود أر، x03D5 (L). غير مستقر . وهذا يعني كل جذورها تقع خارج دائرة الوحدة. بالإضافة إلى ذلك، فإن العملية السببية شريطة تعدد الحدود ما هو قابل للانعكاس. وهذا يعني كل جذورها تقع خارج دائرة الوحدة. الاقتصاد القياسي أدوات يفرض الاستقرار والقابلية للعمليات أرما. عند تحديد نموذج أرما باستخدام أريما. تحصل على خطأ إذا قمت بإدخال المعاملات التي لا تتوافق مع متعدد الحدود أر مستقرة أو متعدد الحدود لا عكسية. وبالمثل، فإن التقدير يفرض قيودا على الاستبانة وقابلية التقلب أثناء التقدير. المراجع 1 ولد، H. دراسة في تحليل السلاسل الزمنية الثابتة. أوبسالا، سويدن: ألمكفيست أمب ويكسيل، 1938. اختر يور كونتيرارما موديل يوضح هذا المثال كيفية رسم وظيفة الاستجابة النبضية لنموذج متحرك الانحدار الذاتي (أرما). ويعطى نموذج أرما (p. q) بواسطة عملية أرما ثابتة بشرط أن تكون الحدود متعددة الحدود لمشغل أر مستقرة، مما يعني أن جميع جذورها تقع خارج دائرة الوحدة. في هذه الحالة، ودرجة لانهائية معكوس متعدد الحدود،. لديها معاملات سومابل تماما، ودالة الاستجابة النبضية يتلاشى إلى الصفر. الخطوة 1. حدد نموذج أرما. الخطوة 2. رسم وظيفة استجابة النبض. رسم وظيفة الاستجابة دفعة لمدة 10 فترات. ماتلاب و سيمولينك هي علامات تجارية مسجلة ل ماثوركس، Inc. يرجى الاطلاع على ماثواركسترادماركس للحصول على قائمة من العلامات التجارية الأخرى المملوكة من قبل ماثوركس، Inc. غيرها من المنتجات أو العلامات التجارية هي علامات تجارية أو علامات تجارية مسجلة لأصحابها. اختر بلدك