تركيب الحركة من المتوسط - نموذج في ص

ناقلات عدد صحيح اثنين الأبعاد إعطاء أوامر من النموذج لتناسب. order1 يتوافق مع الجزء أر و order2 إلى الجزء ما. قائمة مع المكونات أر و ما. كل مكون هو عدد صحيح ناقلات، وتحديد أر و ما المتخلفة التي يتم تضمينها في النموذج. إذا كان كل من والنظام والتأخر. وتعطى فقط مواصفات من تأخر. إذا تم استخدام هذا المتجه الرقمي كتقدير أولي لمعاملات أرما. ويستخدم المقدر الأولي المقترح في حنان وريسانن (1982) في التهيئة الافتراضية. وفي حالة احتواء النموذج على قيمة اعتراض v للتنبؤ بقيمة للفترات من 1 إلى T و v تكون قيمته المتوقعة في الوقت t. نعبر عن الخامس كمجموعتين، ومتوسطه في الوقت t، وانحرافه عن المتوسط ​​في الوقت t، إبسيلون. وبعبارة أخرى، v أوفيرلين إبسيلون يتم اختيار أوفيرلين استنادا إلى الحجج. ويفترض أن يكون مصطلح إبسيلون متغيرا عشوائيا موزعا بشكل طبيعي مع متوسط ​​الصفر والانحراف المعياري سيغما () 0.234. يتم اختيار المتوسط ​​المتحرك لتكوين النظام q، ما (q) حيث q هو عدد المصطلحات المتخلفة في المتوسط ​​المتحرك. نحن نستخدم مواصفات المتوسط ​​المتحرك التالية: إبسيلون سوم مو حيث مو موزعة بشكل مستقل المتغيرات العشوائية العادية القياسية. ولضمان أن الانحراف المعياري لل t يساوي قيمته المحددة مسبقا، نضع ألفا فراك) لاحظ أن إبسيلون t يعتمد على المصطلحات العشوائية q1. R-كود التي استخدمتها للنموذج أعلاه أنا أتساءل أن ألفا يتغير مع مرور الوقت المعلمة للحصول على الرقم في ورقة هي: ملاحظة: ما (30)، (31 المصطلحات)، سيغما (إبسيلون) 0.234، 31 الأولي قيم محاكي 10، 10000 محاكاة أنا في عداد المفقودين أي شيء طلب أبريل 27 11 في 14:57 إجابتك 2017 ستاك إكسهانج، Inc8.4 نقل متوسط ​​النماذج بدلا من استخدام القيم السابقة للمتغير المتوقع في الانحدار، نموذج المتوسط ​​المتحرك يستخدم الماضي توقعات الأخطاء في نموذج تشبه الانحدار. y c ثيت e ثيتا e دوتس ثيتا e، وير إت إس وايت نويز. ونشير إلى هذا على أنه نموذج ما (q). بالطبع، نحن لا نلاحظ قيم إت، لذلك فإنه ليس حقا الانحدار بالمعنى المعتاد. لاحظ أن كل قيمة يت يمكن اعتبارها كمتوسط ​​متحرك مرجح لأخطاء التنبؤ القليلة الماضية. ومع ذلك، ينبغي عدم الخلط بين متوسطات النماذج المتحركة مع تمهيد المتوسط ​​المتحرك الذي ناقشنااه في الفصل 6. ويستخدم نموذج المتوسط ​​المتحرك للتنبؤ بالقيم المستقبلية في حين يستخدم متوسط ​​التحريك المتوسط ​​لتقدير دورة اتجاه القيم السابقة. الشكل 8.6: مثالان للبيانات المستمدة من النماذج المتوسطة المتحركة بمعلمات مختلفة. يسار: ما (1) مع y t 20e t 0.8e t-1. رايت: ما (2) مع y t t - e t-1 0.8e t-2. وفي كلتا الحالتين، يوزع e t عادة الضوضاء البيضاء مع متوسط ​​الصفر والتباين الأول. ويبين الشكل 8.6 بعض البيانات من نموذج ما (1) ونموذج ما (2). تغيير المعلمات theta1، النقاط، نتائج ثيتاق في أنماط سلسلة زمنية مختلفة. كما هو الحال مع نماذج الانحدار الذاتي، والتباين من مصطلح الخطأ وسوف تغير فقط حجم السلسلة، وليس الأنماط. ومن الممكن كتابة أي نموذج أر (p) ثابتة كنموذج ما (إنفتي). على سبيل المثال، باستخدام الاستبدال المتكرر، يمكننا أن نبرهن على ذلك لنموذج أر (1): يبدأ يت أمب phi1y و أمب phi1 (phi1y e) و أمب phi12y phi1 e و أمب phi13y phi12e phi1 e و أمبتكست إند المقدم -1 لوت phi1 لوت 1، فإن قيمة phi1k الحصول على أصغر كما يحصل ك أكبر. حتى في نهاية المطاف نحصل على إيت و phi1 ه phi12 ه phi13 e كدوتس، وهو ما (إنفتي) العملية. النتيجة العكسية تحمل إذا فرضنا بعض القيود على المعلمات ما. ثم يسمى نموذج ما عكسية. وهذا هو، أننا يمكن أن يكتب أي ماه (q) عملية لا يمكن عكسها باعتبارها أر (إنفتي) العملية. نماذج لا تقلب ليست ببساطة لتمكيننا من تحويل نماذج ما إلى نماذج أر. لديهم أيضا بعض الخصائص الرياضية التي تجعلها أسهل للاستخدام في الممارسة العملية. إن قيود العوائق مماثلة لقيود المحطات. للحصول على نموذج ما (1): -1lttheta1lt1. للحصول على نموذج ما (2): -1lttheta2lt1، theta2theta1 غ-1، theta1 - theta2 لوت 1. ظروف أكثر تعقيدا عقد ل qge3. مرة أخرى، سوف R رعاية هذه القيود عند تقدير النماذج.