و غير الموسمية الحركة من المتوسط ، متعدد الحدود هو ، غير قابلة للانعكاس

تحديد عدد المصطلحات أر أو ما في قطع أريما النموذجية. أسف و باسف بعد تسلسل زمني تم تسويته بواسطة الاختلاف، فإن الخطوة التالية في تركيب نموذج أريما هي تحديد ما إذا كانت مصطلحات أر أو ما مطلوبة لتصحيح أي ارتباط ذاتي لا يزال في سلسلة مختلفة بطبيعة الحال، مع البرمجيات مثل ستاتغرافيكس، هل يمكن أن مجرد محاولة بعض مجموعات مختلفة من المصطلحات ونرى ما يعمل بشكل أفضل ولكن هناك طريقة أكثر منهجية للقيام بذلك من خلال النظر في وظيفة الارتباط الذاتي أسف والجزئية الارتباط الذاتي باكف المؤامرات سلسلة مختلفة، يمكنك تحديد مبدئيا أعداد أر و أو الشروط ما هي المطلوبة كنت بالفعل على دراية مؤامرة أسف هو مجرد مخطط شريطي لمعاملات الترابط بين سلسلة زمنية والتخلف في حد ذاته مؤامرة باسف هو مؤامرة من معاملات الارتباط الجزئية بين السلسلة والتخلف في حد ذاته. وبصفة عامة فإن العلاقة الجزئية بين متغيرين هي مقدار الارتباط المتبادل n التي لا يتم تفسيرها من خلال الترابط المتبادل مع مجموعة محددة من المتغيرات الأخرى على سبيل المثال، إذا كنا نراجع متغير Y على المتغيرات الأخرى X1 و X2 و X3، فإن الارتباط الجزئي بين Y و X3 هو مقدار الارتباط بين Y و X3 التي لم يتم تفسيرها من خلال الارتباطات المشتركة مع X1 و X2 ويمكن حساب هذا الارتباط الجزئي باعتباره الجذر التربيعي للتخفيض في التباين الذي يتحقق من خلال إضافة X3 إلى الانحدار Y على X1 و X2.A ارتباط السيارات الجزئي هو مقدار الترابط بين متغير وفارق زمني لا يفسر بالارتباطات على جميع الأوامر ذات الترتيب الأدنى. الترابط الذاتي لسلسلة زمنية Y عند التأخر 1 هو معامل الارتباط بين Y t و Y t - 1 الذي من المفترض أن تكون أيضا العلاقة بين Y t -1 و Y t -2 ولكن إذا كان t t مرتبطا مع y t -1 و Y t -1 مرتبطان على قدم المساواة مع Y t 2، فيجب علينا أيضا أن نتوقع أن نجد علاقة بين Y t و T-2 في الواقع، كمية الارتباط ينبغي أن نتوقع أن يكون عند الفارق 2 على وجه التحديد مربع الارتباط البطيء. وبالتالي، فإن الترابط عند الفارق الزمني 1 ينتشر إلى الفارق 2 ويفترض أن يؤدي إلى تأخر أعلى في الترتيب. ولذلك فإن الترابط الذاتي الجزئي عند التأخر 2 هو الفرق بين الترابط الفعلي عند تأخر 2 والارتباط المتوقع بسبب انتشار الترابط عند الفارق 1.هنا هو دالة الترابط الذاتي أسف لسلسلة ونيتس، قبل إجراء أي اختلاف. إن الترابطات التلقائية ذات دلالة كبيرة بالنسبة لعدد كبير من حالات التأخر - ولكن ربما تكون الترابطات التلقائية عند فإن الفواصل 2 وما فوقها ترجع فقط إلى انتشار الترابط الذاتي عند الفارق الزمني 1 ويؤكد ذلك من خلال مؤامرة باكف. لاحظ أن مؤامرة باسف لها ارتفاع كبير فقط عند التأخر 1، مما يعني أن جميع عمليات أوتوكوريلاتيونس ذات الترتيب الأعلى يتم تفسيرها بشكل فعال من خلال يمكن أن تحسب الترابط الذاتي الجزئي على جميع الفوارق من خلال تركيب سلسلة من نماذج الانحدار الذاتي مع زيادة أعداد التأخر على وجه الخصوص، والجزئية فإن الترابط الذاتي عند لاغ k يساوي معامل أر k المقدر في نموذج الانحدار الذاتي مع k، أي نموذج الانحدار المتعدد الذي يتراجع فيه Y على لاغ Y و 1 و لاغ Y و 2 وما إلى ذلك حتى لاغ Y، k وهكذا، فبمجرد تفحص ال باسف يمكنك تحديد عدد المصطلحات أر التي تحتاج إلى استخدامها لشرح نمط الترابط الذاتي في سلسلة زمنية إذا كان الارتباط الذاتي الجزئي كبيرا عند التأخر k وليس كبيرا عند أي تأخيرات أعلى في الترتيب - أي إذا كانت التخفيضات باكف قبالة في لاغ k - ثين هذا يوحي بأن عليك أن تحاول تركيب نموذج الانحدار الذاتي من النظام k. The باسف من سلسلة ونيتس يوفر مثالا متطرفا للظاهرة وقف لها ارتفاع كبير جدا في تأخر 1 وليس أي أهمية أخرى ، مع الإشارة إلى أنه في حالة عدم وجود اختلاف في نموذج أر 1 ينبغي استخدام مع ذلك، فإن مصطلح أر 1 في هذا النموذج سيتحول إلى أن يكون معادلا للفارق الأول، لأن معامل أر 1 المقدر وهو ارتفاع ارتفاع باسف في تأخر 1 سيكون بالضبط تقريبا ه إلى 1 والآن، فإن معادلة التنبؤ لنموذج أر 1 لسلسلة Y مع عدم وجود أوامر من الاختلاف هي. إذا كان معامل أر 1 في هذه المعادلة يساوي 1، فإنه يعادل التنبؤ بأن الفرق الأول Y هو ثابت - أي أنه يعادل معادلة نموذج المشي العشوائي مع النمو. ذي باسف من سلسلة ونيتس يقول لنا أنه إذا كنا لا الفرق ذلك، ثم يجب علينا أن تناسب نموذج أر 1 التي سوف تتحول إلى أن تكون أي ما يعادل أخذ الفرق الأول وبعبارة أخرى، فإنه يقول لنا أن ونيتس حقا بحاجة إلى ترتيب من اختلاف أن تكون ثابتة. AR و ما التوقيعات إذا كان باسف يعرض قطع حاد في حين أن أسف يتحلل أكثر ببطء أي له ارتفاع كبير في التأخر العالي ، نقول إن السلسلة المستعرضة تعرض توقيع أر، وهذا يعني أن نمط الارتباط الذاتي يمكن تفسيره بسهولة أكبر بإضافة مصطلحات أر من خلال إضافة مصطلحات ما قد تجد على الأرجح أن توقيع أر يرتبط عادة مع الارتباط الذاتي الإيجابي في التأخير 1 - أي أنه يميل إلى الظهور في السلسلة التي تكون قليلا تحت الاختلاف والسبب في ذلك هو أن مصطلح أر يمكن أن يكون بمثابة فارق جزئي في معادلة التنبؤ على سبيل المثال، في نموذج أر 1، يعمل مصطلح أر مثل الفرق الأول إذا كان معامل الانحدار الذاتي مساويا لل 1، فإنه لا يفعل شيئا إذا كان معامل الانحدار الذاتي صفرا، وهو يتصرف كالفارق الجزئي إذا كان المعامل بين 0 و 1 لذلك، إذا كانت السلسلة غير مؤهلة قليلا - أي إذا كان غير مستقر لم يتم القضاء على نمط الارتباط الذاتي الإيجابي تماما، فسوف يطلب فرقا جزئيا عن طريق عرض توقيع أر وبالتالي، لدينا القاعدة التالية لتحديد وقت إضافة مصطلحات أر. Rule 6 إذا كان باسف من السلسلة المختلفة يعرض أو انقطاع حاد أو الترابط الذاتي لاغ-1 يكون إيجابيا - أي إذا كانت السلسلة تبدو ناقصة إلى حد ما - ثم تنظر في إضافة مصطلح أر إلى النموذج إن الفارق الزمني الذي ينقطع عنده الرقم المرجعي هو الرقم المشار إليه من المصطلحات أر. من حيث المبدأ، يمكن إزالة أي نمط الارتباط الذاتي من سلسلة مستقر بإضافة ما يكفي من الانحدارات الانحدار الذاتي من سلسلة مستقر إلى معادلة التنبؤ، و باكف يخبرك كم من المرجح أن تكون هناك حاجة هذه المصطلحات ومع ذلك، هذا ليس دائما أبسط طريقة لشرح نمط معين من الترابط الذاتي في بعض الأحيان يكون أكثر كفاءة لإضافة ما المصطلحات المتخلفة من أخطاء التنبؤ بدلا من ذلك وظيفة الارتباط الذاتي أسف يلعب نفس الدور لشروط ما أن يلعب باسف ل أر المصطلحات - وهذا هو، يخبرك أسف كم عدد شروط ما من المرجح أن تكون هناك حاجة لإزالة الارتباط الذاتي المتبقي من سلسلة الاختلاف إذا كان الارتباط الذاتي كبيرا عند التأخر k ولكن ليس عند أي تأخيرات أعلى - أي إذا كانت أسف تقطع عند لاغ k - أن مصطلحات ما بالضبط k ينبغي أن تستخدم في معادلة التنبؤ في الحالة الأخيرة، ونحن نقول أن سلسلة مستعرض يعرض توقيع ما، وهذا يعني أن نمط الارتباط الذاتي يمكن أن يكون إكسلا أكثر سهولة من خلال إضافة مصطلحات ما من خلال إضافة المصطلحات أر. وعادة ما يرتبط توقيع ما مع الترابط الذاتي السلبي في التأخر 1 - أي أنه يميل إلى الظهور في سلسلة التي هي أكثر قليلا من الاختلاف والسبب في ذلك هو أن مصطلح ما يمكن جزئيا إلغاء ترتيب الاختلاف في معادلة التنبؤ لمعرفة ذلك، أذكر أن نموذج أريما 0،1،1 بدون ثابت يعادل نموذج التماسك الأسي البسيط معادلة التنبؤ لهذا النموذج هي. إذا كان معامل ما 1 1 يتوافق مع الكمية 1 - في نموذج سيس إذا كان 1 يساوي 1، يقابل ذلك نموذج سيس مع 0، وهو مجرد نموذج ثابت لأن التنبؤ لا يتم تحديثه أبدا وهذا يعني أنه عندما يساوي 1 1، فإنه في الواقع إلغاء عملية الاختلاف التي تمكن عادة التنبؤات سيس لإعادة تثبيت نفسه على الملاحظة الأخيرة من ناحية أخرى، إذا كان معامل المتوسط ​​المتحرك يساوي 0، وهذا النموذج يقلل إلى نموذج المشي العشوائي - أي أنه يترك الفرق عملية الفرز وحدها إذا، إذا كان 1 هو شيء أكبر من 0، كما لو أننا إلغاء جزئيا ترتيب من الاختلاف إذا كانت سلسلة بالفعل قليلا على اختلاف - أي إذا تم إدخال الارتباط الذاتي السلبي - ثم سوف يطلب للحصول على الفرق ليتم إلغاؤها جزئيا عن طريق عرض توقيع ما وهناك الكثير من التلويح الذراع يجري هنا ويرد تفسير أكثر صرامة لهذا التأثير في الهيكل الرياضي من نماذج أريما نشرة وبالتالي القاعدة الإضافية التالية من thumb. Rule 7 إذا كان أسف من سلسلة مختلفة يعرض قطع حاد و أو-الترابط الذاتي هو سلبي - ie إذا كانت سلسلة يبدو مبالغا فيه قليلا --ثم النظر في إضافة مصطلح ما إلى نموذج الفارق الزمني الذي يقطع أسف هو العدد المشار إليه من ما. نموذج لسلسلة ونيتس - أريما 2،1،0 سابقا قررنا أن سلسلة ونيتس تحتاج على الأقل ترتيب واحد من اختلاف غير منطقي إلى أن تكون مستقرة بعد أخذ اختلاف واحد نونسوناسونال - أي تركيب أريما 0،1،0 نموذج مع ثابت - مؤامرات أسف و باسف تبدو مثل هذا. لاحظ أن الارتباط في تأخر 1 هو كبير وإيجابي، و ب يظهر باكف قطع أكثر وضوحا من أسف على وجه الخصوص، (باسف) لديها اثنين فقط من المسامير الكبيرة، في حين أن أسف لديها أربعة وهكذا، وفقا للمادة 7 أعلاه، وسلسلة متباينة يعرض توقيع أر 2 إذا وضعنا بالتالي ترتيب مصطلح أر إلى 2 - أي تناسب أريما 2،1، 0 نموذج - نحصل على المؤامرات أسف و باسف التالية لل المتبقية. ذي الترابط الذاتي في التأخر الحرجة - وهي التأخر 1 و 2 - تم القضاء عليها، وليس هناك نمط ملحوظ في تأخر أعلى ترتيب التسلسل الزمني سلسلة من المخلفات يظهر ميلا مقلقا قليلا للتهرب بعيدا عن المتوسط. ومع ذلك، يظهر تقرير ملخص التحليل أن النموذج مع ذلك أداء جيدا جدا في فترة التحقق من صحة، كل المعاملات أر تختلف اختلافا كبيرا من الصفر، والانحراف المعياري للبقايا من 54371 1 طن o 1 4215 ما يقرب من 10 بإضافة مصطلحات أر وعلاوة على ذلك، لا يوجد أي علامة على جذر وحدة لأن مجموع معاملات أر 0 252254 0 195572 ليست قريبة من 1 جذور الوحدة وتناقش على مزيد من التفاصيل أدناه على العموم، ويبدو أن هذا نموذج جيد. التنبؤات غير المحولة للنموذج تظهر اتجاها تصاعديا خطيا متوقعا في المستقبل. التوجه في التوقعات على المدى الطويل يرجع إلى حقيقة أن النموذج يتضمن فارق واحد غير منطقي ولفترة ثابتة هذا النموذج هو في الأساس المشي العشوائي مع نمو غرامة ضبطها بإضافة اثنين من شروط الانحدار الذاتي - أي اثنين من التأخر من سلسلة مختلفة انحدار التوقعات على المدى الطويل أي متوسط ​​الزيادة من فترة إلى أخرى يساوي مصطلح المتوسط ​​في ملخص النموذج 0 467566 معادلة التنبؤ هي. حيث أن المصطلح الثابت في ملخص النموذج 0 258178، 1 هو معامل أر 1 0 25224 و 2 هو معامل أر 2 0 195572.Mean مقابل ثابت بشكل عام، فإن المصطلح المتوسط ​​في الناتج من أر يشير نموذج إما إلى متوسط ​​السلسلة المختلفة أي متوسط ​​الاتجاه إذا كان ترتيب الفرق يساوي 1، في حين أن الثابت هو المصطلح الثابت الذي يظهر على الجانب الأيمن من معادلة التنبؤ. المتعلقة بالمعادلة. المسألة المتبادلة 1 ناقص مجموع المعاملات أر. في هذه الحالة، لدينا 0 258178 0 467566 1 - 0 25224 - 0 195572. النموذج البديل لسلسلة ونيتس - أريما 0،2،1 أذكر أن عندما بدأنا في تحليل سلسلة ونيتس، لم نكن متأكدين تماما من الترتيب الصحيح من الاختلاف في استخدام أمر واحد من اختلاف نونسوناسونال أسفرت عن أدنى الانحراف المعياري ونمط من الارتباط الذاتي الإيجابي خفيفة، في حين أن اثنين من أوامر من اختلاف نونسوناسونال أسفرت عن أكثر ثابتة - السلسلة الزمنية - Looking الوقت ولكن مع الارتباط الذاتي السلبي قوية بدلا من ذلك كل من أسف و باسف من سلسلة مع اثنين من الاختلافات نونسوناسيونال. الارتفاع السلبي واحد في تأخر 1 في أسف هو توقيع ما 1، أكوردين ز إلى القاعدة 8 أعلاه وهكذا، إذا أردنا أن نستخدم الاختلافات 2 غير منطقية، ونحن نريد أيضا أن تشمل مصطلح ما 1، مما أسفر عن نموذج أريما 0،2،1 وفقا للمادة 5، ونحن نريد أيضا لقمع مصطلح ثابت هنا، ثم، هي نتائج تركيب أريما 0،2،1 نموذج دون ثابت. لاحظ أن تقدير الضوضاء البيضاء الانحراف القياسي رمز هو فقط أعلى قليلا جدا لهذا النموذج من سابقتها 1 46301 هنا مقابل 1 45215 سابقا التنبؤ معادلة لهذا النموذج is. where ثيتا-1 هو معامل ما 1 أذكر أن هذا مشابه لنموذج تجانس الأسي الخطي، مع معامل ما 1 المقابلة لكمية 2 1-ألفا في نموذج ليس معامل ما 1 من 0 76 في هذا النموذج أن نموذج ليس مع ألفا في محيط 0 72 من شأنه أن يصلح بشكل جيد على قدم المساواة في الواقع، عندما يتم تركيب نموذج ليس على نفس البيانات، القيمة المثلى ألفا تبين أن حوالي 0 61، وهو ليس بعيدا جدا هنا هو تقرير مقارنة نموذج ذلك يظهر نتائج تركيب أريما 2،1،0 نموذج مع ثابت، أريما 0،2،1 نموذج دون ثابت، ونموذج ليس. النماذج الثلاثة تؤدي تقريبا تقريبا في فترة التقدير، و أريما 2،1، 0 نموذج مع ثابت يظهر أفضل قليلا من اثنين آخرين في فترة التحقق من صحة على أساس هذه النتائج الإحصائية وحدها، سيكون من الصعب أن تختار من بين النماذج الثلاثة ومع ذلك، إذا رسمنا التوقعات على المدى الطويل من قبل أريما 0، 2،1 نموذج دون ثابت والتي هي في الأساس نفس تلك التي من نموذج ليس، ونحن نرى اختلافا كبيرا عن تلك التي كانت في النموذج السابق. التنبؤات إلى حد ما أقل من الاتجاه التصاعدي من تلك النموذج السابق - لأن المحلية الاتجاه بالقرب من نهاية السلسلة هو أقل قليلا من الاتجاه المتوسط ​​على سلسلة كاملة - ولكن فترات الثقة توسع بسرعة أكبر نموذج يفترض مع اثنين من أوامر من اختلاف يفترض أن الاتجاه في سلسلة متفاوتة الوقت، وبالتالي فإنه يعتبر المستقبل البعيد أن يكون أكثر من ذلك بكثير من عدم اليقين من النموذج مع ترتيب واحد فقط من اختلاف. نموذج الذي يجب أن نختار هذا يعتمد على الافتراضات نحن مريحة جعل فيما يتعلق ثبات الاتجاه في البيانات النموذج مع ترتيب واحد فقط من اختلاف يفترض وهو اتجاه متوسط ​​ثابت - وهو في الأساس نموذج المشي العشوائي بشكل دقيق مع النمو - وبالتالي يجعل توقعات الاتجاه المحافظ نسبيا وهو أيضا متفائل إلى حد ما حول دقة التي يمكن أن تتوقع أكثر من فترة واحدة قبل نموذج مع اثنين فإن أوامر الاختلاف تفترض اتجاها محليا متغيرا زمنيا - فهي في الأساس نموذج تمهيد أسي خطي - وتوقعات اتجاهها أكثر تفاؤلا إلى حد ما كقاعدة عامة في هذا النوع من الحالة، أوصي باختيار النموذج مع الأسفل ترتيب الاختلاف، وأشياء أخرى متساوية تقريبا في الممارسة العملية، والمشي العشوائي أو نماذج الأسي بسيطة التمهيد في كثير من الأحيان يبدو أن تعمل بشكل أفضل من التمهيد الأسي الخطي نماذج. نماذج مختلطة في معظم الحالات، فإن أفضل نموذج تبين نموذج يستخدم إما مصطلحات أر فقط أو شروط ما فقط، على الرغم من أن في بعض الحالات نموذج مختلط مع كل من أر و ما شروط قد توفر أفضل ملاءمة للبيانات ومع ذلك، والرعاية يجب أن يمارس عند تركيب نماذج مختلطة فمن الممكن للمصطلح أر و مصطلح ما لإلغاء آثار بعضها البعض على الرغم من أن كلاهما قد تظهر كبيرة في النموذج كما يحكم من قبل إحصاءات t من معاملاتهم وهكذا، على سبيل المثال، لنفترض أن النموذج الصحيح لسلسلة زمنية هو أريما 0،1،1 نموذج، ولكن بدلا من ذلك كنت تناسب نموذج أريما 1،1،2 - أي أنك تشمل مصطلح أر إضافي واحد واحد المدى ما إضافية ثم قد تنتهي شروط إضافية تصل تظهر بشكل كبير في النموذج، ولكن داخليا قد تكون مجرد العمل ضد بعضها البعض قد تكون تقديرات المعلمة الناتجة غامضة، وعملية تقدير المعلمة قد يستغرق الكثير جدا على سبيل المثال أكثر من 10 التكرار لتلتقي Hence. Rule 8 فمن الممكن ل أر و مصطلح ما إلغاء بعض الآثار الأخرى، لذلك إذا كان نموذج أر-ما مختلطة يبدو لتناسب البيانات، أيضا في محاولة نموذج مع عدد أقل أر واحد واحد أقل مصطلح ما - لا سيما إذا كانت تقديرات المعلمة في النموذج الأصلي تتطلب أكثر من 10 التكرارات لتلاقى. لهذا السبب، لا يمكن تحديد نماذج أريما من خلال نهج متدرج المتخلف الذي يتضمن كل من أر و ما المصطلحات وبعبارة أخرى، لا يمكنك أن تبدأ من خلال تضمين عدة مصطلحات من كل نوع ومن ثم التخلص من تلك التي معاملاتها المقدرة ليست كبيرة بدلا من ذلك ، فإنك تتبع عادة نهجا متدرجا إلى الأمام، مع إضافة مصطلحات من نوع واحد أو الآخر كما هو مبين بظهور مؤامرات أسف و باسف. جذور الوحدة إذا كانت السلسلة متدنية بشكل مفرط أو مبالغ فيها - أي إذا كان هناك ترتيب كامل للاحتياجات المختلفة التي يمكن إضافتها أو إلغاؤها، غالبا ما يتم الإشارة إليها بواسطة جذر الوحدة في معاملات أر أو ما المقدرة للنموذج ويقال إن نموذج أر 1 له جذر وحدة إذا كان معامل أر 1 المقدر يساوي تقريبا تقريبا 1 بواسطة e زاكتلي يساوي أنا حقا يعني لا تختلف اختلافا كبيرا من حيث الخطأ المعياري الخاص معامل عند حدوث ذلك، فهذا يعني أن مصطلح أر 1 هو بالضبط تحاكي الفرق الأول، وفي هذه الحالة يجب إزالة مصطلح أر 1 وإضافة أمر من الاختلاف بدلا من ذلك هذا بالضبط ما يمكن أن يحدث إذا قمت بتثبيت نموذج أر 1 إلى سلسلة ونيتس غير متمايزة، كما ذكر سابقا في نموذج أر أعلى ترتيب، يوجد جذر وحدة في الجزء أر من النموذج إذا كان مجموع أر معاملات يساوي تماما 1 في هذه الحالة يجب تقليل ترتيب مصطلح أر من 1 وإضافة ترتيب الاختلاف سلسلة زمنية مع جذر وحدة في معاملات أر غير مستقر - أي أنه يحتاج إلى ترتيب أعلى من الاختلاف. القاعدة 9 إذا كان هناك جذر وحدة في الجزء أر من النموذج - أي إذا كان مجموع معاملات أر تقريبا تقريبا 1 - يجب تقليل عدد مصطلحات أر من قبل واحد وزيادة ترتيب الفرق من قبل واحد. وبالمثل، يقال إن نموذج ما 1 لديه أون جذر إذا كان معامل ما 1 المعادل يساوي بالضبط 1 عندما يحدث هذا، فهذا يعني أن مصطلح ما 1 هو بالضبط إلغاء الفرق الأول، وفي هذه الحالة، يجب إزالة مصطلح ما 1 وأيضا تقليل ترتيب الاختلاف من قبل واحد في نموذج ما أعلى ترتيب، جذر وحدة موجود إذا كان مجموع معاملات ما يساوي بالضبط 1.Rule 10 إذا كان هناك جذر وحدة في الجزء ما من النموذج - أي إذا كان مجموع ما المعاملات تقريبا تقريبا 1 - يجب تقليل عدد الشروط ما من قبل واحد والحد من ترتيب الاختلاف من جانب واحد. على سبيل المثال، إذا كنت تناسب نموذج التجانس الأسي الخطي نموذج أريما 0،2،2 عندما تمهيد الأسي بسيط نموذج أريما 0،1،1 النموذج سيكون كافيا، قد تجد أن مجموع المعاملات ما اثنين يساوي تقريبا تقريبا 1 عن طريق الحد من ترتيب ما وترتيب الفرق من قبل كل واحد، يمكنك الحصول على أكثر ملاءمة نموذج سيس نموذج التنبؤ مع جذر الوحدة في معاملات ما المقدرة هو s أن تكون غير قابلة للنقض مما يعني أن بقايا النموذج لا يمكن اعتبارها تقديرات للضوضاء العشوائية الحقيقية التي ولدت السلاسل الزمنية. أعراض أخرى من الجذر وحدة هو أن تنبؤات النموذج قد تفجير أو تتصرف بشكل غريب إذا كان الوقت سلسلة من التنبؤات على المدى الطويل من النموذج تبدو غريبة، يجب عليك التحقق من المعاملات المقدرة من النموذج الخاص بك لوجود جذر وحدة. الخيار 11 إذا كانت التوقعات على المدى الطويل تظهر غير منتظمة أو غير مستقرة، قد يكون هناك جذر وحدة في معاملات أر أو ما. ونشأت هذه المشاكل مع النموذجين المجهزة هنا، لأننا كنا حريصين على البدء مع أوامر معقولة من الاختلاف والأرقام المناسبة من أر و ما معاملات من خلال دراسة نماذج أسف و باسف. مزيد من المناقشات التفصيلية من جذور الوحدة وآثار الإلغاء بين أر و ما الشروط يمكن العثور عليها في الهيكل الرياضي من نماذج أريما نشرة. استخراج استخراج غير ثابتة متعددة المتغيرات سلسلة الوقت مع إلوسترا تينس ل تريند التضخم. أوس مكتب التعداد - مركز البحوث الإحصائية والمنهجية. تاريخ كتابة مارس 2015. هذه المقالة تقدم نظرية ومنهجية استخراج إشارة من خلال تطوير العلاج الأمثل للفرق نماذج متعددة المتسلسلة ثابتة ثابتة باستخدام هيكل سلسلة زمنية مرنة أن يتضمن عمليات متكاملة مشتركة، نقوم باستخلاص وإثبات صيغ للحد الأدنى من متوسط ​​تقدير الخطأ في مربع ناقلات الإشارات في سلسلة متعددة، من عينة محدودة وعينة ثنائية اللانهائية على سبيل التوضيح، نقدم مقاييس الاقتصاد القياسي للاتجاه في إجمالي التضخم الذي يجعل الأمثل استخدام محتوى الإشارة في التضخم الأساسي. التكامل بين الكلمات الرئيسية، الاتجاهات الشائعة، الفلاتر، النماذج متعددة المتغيرات، المؤشرات العشوائية، المكونات غير المرصودة. الاقتباس المقترح يقترح الاقتباس. ملسروي، تاكر، استخراج الإشارات لغير ثابتة متعددة المتسلسلة الزمنية مع الرسوم التوضيحية ل تريند التضخم مارس 2015 جورنال أوف تايم سيريز أناليسيس، فول 36، إيسو 2، ب 209-2 27، 2015 متوفر في سسرن أو. US مكتب التعداد - مركز للبحوث الإحصائية والمنهجية email.4600 سيلفر هيل رود واشنطن، دس 20233-9100 الولايات المتحدة. الاستخراج العام لغير ثابتة متعددة المتسلسلة الزمنية مع الرسوم التوضيحية ل تريند Inflation. estimate إيك بيك معايير من إشارة معينة. لنفترض أننا التالية إبسيلون هو الضوضاء البيضاء، لقد حاولت التالية كوديمفونتيون إيكماتريكس، بيكماتريكس أراموديل y، ن ترتيب ممكن من كل نموذج الأصفار لوغل n، n إنيتياليز يا زيروس n، n ل p 1 n ل q 1 n مود أريما p، 0، p صالح. logL تقدير وزارة الدفاع، y، طباعة، لوغل كاذب p، q لوغل يا p، ك نهاية نهاية لوغل إعادة تشكيل لوغل، ن، 1 يا إعادة تشكيل يا، ن، 1 aic1، bic1 لوغ إيكبيك، يا 1، طول y إيكماتريكس إعادة تشكيل a n1، n، n بيكاتريكس إعادة تشكيل bic1، n، ن نهاية ولكن عندما ركضت بعد الأمر إيكماتريك، بيسماتريكس أراموديل B، 100 حصلت على ريسولتيرور باستخدام أريما فاليديتيموديل خط 1314 غير الموسمية المتوسط ​​المتحرك متعدد الحدود غير قابل للانعكاس خطأ في أريما سيتاغوب خط 391 مدل فالداتيموديل مدل خطأ في خط تقدير أريما 1183 مدل سيتلاغوب مدل، ما لاغوب 1 معاملات إما، فاغس، 0 لاغسما خطأ في أراموديل خط 9 fit. logL تقدير وزارة الدفاع، y، طباعة، كاذبة هل يعني أن هذه الإشارة غير ثابتة ما هي مشكلة تتعلق رمز بلدي الرجاء مساعدتي. أعتقد أن هذا غير صحيح وزارة الدفاع أريما p، 0، p أعتقد أنه ق يجب أن يكون مود أريما p، 0، q أيضا، كنت حقا لا تريد ما جزء من النظام أن يكون لها ترتيب أعلى من الجزء أر وهو ما حلقة الخاص بك سوف تفعل إذا تم إصلاح الخطأ حلقة ل q 1 ن ينبغي ريد فور q 1 p يبدو الرمز الخاص بك موافق، وبصرف النظر عن تلك القضايا. 2005-06-01.estimate معايير إيك بيك من إشارة معينة. لنفترض أننا التالية إبسيلون هو الضوضاء البيضاء، لقد حاولت التالية كوديمفونتيون إيكماتريكس، بيكماتريكس أراموديل y، ن ترتيب ممكن من كل نموذج الأصفار لوغل n، n إنيتياليز يا زيروس n، n ل p 1 n ل q 1 n مود أريما p، 0، p صالح. logL تقدير وزارة الدفاع، y، طباعة، لوغل كاذب p، q لوغل يا p، ك نهاية نهاية لوغل إعادة تشكيل لوغل، ن، 1 يا إعادة تشكيل يا، ن، 1 aic1، bic1 لوغ إيكبيك، يا 1، طول y إيكماتريكس إعادة تشكيل a n1، n، n بيكاتريكس إعادة تشكيل bic1، n، ن نهاية ولكن عندما ركضت بعد الأمر إيكماتريك، بيسماتريكس أراموديل B، 100 حصلت على ريسولتيرور باستخدام أريما فاليديتيموديل خط 1314 غير الموسمية المتوسط ​​المتحرك متعدد الحدود غير قابل للانعكاس خطأ في أريما سيتاغوب خط 391 مدل فالداتيموديل مدل خطأ في خط تقدير أريما 1183 مدل سيتلاغوب مدل، ما لاغوب 1 معاملات إما، فاغس، 0 لاغسما خطأ في أراموديل خط 9 fit. logL تقدير وزارة الدفاع، y، طباعة، كاذبة هل يعني أن هذه الإشارة غير ثابتة ما هي مشكلة تتعلق رمز بلدي الرجاء مساعدتي. أعتقد أن هذا غير صحيح وزارة الدفاع أريما p، 0، p أعتقد أنه ق يجب أن يكون مود أريما p، 0، q أيضا، كنت حقا لا تريد ما جزء من النظام أن يكون لها ترتيب أعلى من الجزء أر وهو ما حلقة الخاص بك سوف تفعل إذا تم إصلاح الخطأ حلقة ل q 1 ن ينبغي ريد فور q 1 p يبدو الرمز الخاص بك موافق، وبصرف النظر عن تلك القضايا. 2005-06-01.AIC بيك قيم أريما مع معاملات مقيدة في R. طرق مختلفة لتحديد نفس أر أو نموذج ما التي سيتم تقديرها من قبل وظيفة أريما في حزمة التنبؤ في R العائد بيك مختلفة قيم معيار المعلومات بايزي لماذا يحدث هذا النظر ونموذجين 1 أر 1 2 أر 2 مع معامل على AR2 يقتصر على صفر ورقة، النموذجين هي نفسها ومع ذلك، قد تختلف تقديراتهم غير متأكد لماذا تنتج تقديرات معامل متساوية، وقيم الاحتمال سجل متساوية وقيم إيك متساوية - ولكن قيم بيك مختلفة بما أن قيم بيك تختلف في حين تساوي الاحتمالات وتكون قيم إيك متساوية، يجب أن يكون عدد الملاحظات المستخدمة في التقدير مختلفا بين النموذجين ومع ذلك، فإن الفرق الضمني في عدد الرصدات ليس 1 أو 2 ولكن كثيرا ما يبرر ذلك ، أو هو علة وأتساءل ما هو الفرق وكيف يتم احتساب بيك في حالة 2 أود أن تكون قادرة على إعادة إنتاج النتائج، لذلك أنا بحاجة إلى فهم كيف تعمل الأشياء أقدم ريبر مثال على ذلك بعد أن أعدم في R، والنظر في بيك المطبوعة، وأيضا إيسك، والقيم - فهي مختلفة بين T 1000 البذور 1 × رنورم T model1 أريما x، والنظام ج 1،0،0، طريقة كس-مل model2 أريما x، ترتيب c 2،0،0، ثابت c نا، 0، نا، أسلوب كس-مل برينت model1 برينت model2 وينطبق الشيء نفسه على أر p و ما q نماذج، وأنا لا نناقش صراحة للحفاظ على أنها كبيرة إذا شخص ما يمكن أن يفسر لماذا يحدث هذا الشكر. تم إجراء حساب إيسك و بيك ضمن وظيفة التنبؤ، يتم إرجاع إيك بواسطة أريما إذا نظرتم إلى رمز للتنبؤ سترى نبار التالية - طول × كويف 1 نستر - طول × بقايا - x أرما 6 - x أرما 7 x أرما 5 بيك - x إيك نبار لوغ نستر - 2 إيسك - x إيك 2 نبار نستار نستر - نبار - 1 - 1 نلاحظ أن نبار لا يأخذ في الاعتبار المعاملات غير المقدرة أي تلك المقيدة القيم المحددة تفترض أن جميع المعاملات في x كويف قد تم تقديرها من الممكن تصحيح ذلك باستخدام npar - الطول x قناع x سيف x 1 I ثابت t وقال انه نسخة من الحزمة، وبالتالي فإن إصدار كران سيتم تحديثها في الإصدار التالي. 2005-06-01.AIC بيك قيم أريما مع معاملات مقيدة في R. طرق مختلفة لتحديد نفس أر أو نموذج ما التي سيتم تقديرها من قبل أريما وظيفة في حزمة التنبؤ في R العائد بيك مختلفة قيم معيار المعلومات بايزي لماذا هذا يحدث النظر ونموذجين 1 أر 1 2 أر 2 مع معامل على AR2 يقتصر على صفر ورقة، النموذجين هي نفسها ومع ذلك، قد تختلف تقديراتهم غير متأكد لماذا تنتج تقديرات معامل متساوية، وقيم الاحتمال سجل متساوية وقيم إيك متساوية - ولكن قيم بيك مختلفة بما أن قيم بيك تختلف في حين تساوي الاحتمالات وتكون قيم إيك متساوية، يجب أن يكون عدد الملاحظات المستخدمة في التقدير مختلفا بين النموذجين ومع ذلك، فإن الفرق الضمني في عدد الرصدات ليس 1 أو 2 ولكن كثيرا ما يبرر ذلك ، أو هو علة وأتساءل ما هو الفرق وكيف يتم احتساب بيك في حالة 2 أود أن تكون قادرة على إعادة إنتاج النتائج، لذلك أنا بحاجة إلى فهم كيف تعمل الأشياء أقدم ريبر مثال على ذلك بعد أن أعدم في R، والنظر في بيك المطبوعة، وأيضا إيسك، والقيم - فهي مختلفة بين T 1000 البذور 1 × رنورم T model1 أريما x، والنظام ج 1،0،0، طريقة كس-مل model2 أريما x، ترتيب c 2،0،0، ثابت c نا، 0، نا، أسلوب كس-مل برينت model1 برينت model2 وينطبق الشيء نفسه على أر p و ما q نماذج، وأنا لا نناقش صراحة للحفاظ على أنها كبيرة إذا شخص ما يمكن أن يفسر لماذا يحدث هذا الشكر. تم إجراء حساب إيسك و بيك ضمن وظيفة التنبؤ، يتم إرجاع إيك بواسطة أريما إذا نظرتم إلى رمز للتنبؤ سترى نبار التالية - طول × كويف 1 نستر - طول × بقايا - x أرما 6 - x أرما 7 x أرما 5 بيك - x إيك نبار لوغ نستر - 2 إيسك - x إيك 2 نبار نستار نستر - نبار - 1 - 1 نلاحظ أن نبار لا يأخذ في الاعتبار المعاملات غير المقدرة أي تلك المقيدة القيم المحددة تفترض أن جميع المعاملات في x كويف قد تم تقديرها من الممكن تصحيح ذلك باستخدام npar - الطول x قناع x سيف x 1 I ثابت t وقال انه نسخة من الحزمة، وبالتالي فإن إصدار كران سيتم تحديثها في الإصدار التالي. 2005-06-01.