الانحدار الحركة من المتوسط فيديو

التوثيق هو الوسيلة غير المشروطة للعملية، و x03C8 (L) هو عابر منطقي، لا حصر له، متخلف متعدد الحدود، (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). 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، السويد: ألمكفيست أمب ويكسيل، 1938. اختر بلدكالمتوسط ​​المتحرك المتكامل - أريما تعريف المتوسط ​​المتحرك المتكامل الانحدار الذاتي - أريما نموذج تحليل إحصائي يستخدم بيانات السلاسل الزمنية للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. وهو شكل من أشكال تحليل الانحدار الذي يسعى للتنبؤ بالتحركات المستقبلية على طول المشي العشوائي الذي يبدو من قبل الأسهم والسوق المالية من خلال دراسة الاختلافات بين القيم في سلسلة بدلا من استخدام قيم البيانات الفعلية. ويشار إلى التأخر في سلسلة الاختلاف باسم الانحدار الذاتي، ويشار إلى التأخر في البيانات المتوقعة كمتوسط ​​متحرك. بريكينغ دون الانحدار التلقائي المتوسط ​​المتحرك المتكامل - أريما يشار إلى هذا النوع من النماذج عموما باسم أريما (p، d، q)، مع الأعداد الصحيحة التي تشير إلى الانحدار الذاتي. متكاملة ومتحركة أجزاء من مجموعة البيانات، على التوالي. أريما النمذجة يمكن أن تأخذ في الاعتبار الاتجاهات والموسمية. والدورات، والأخطاء، والجوانب غير الثابتة لمجموعة البيانات عند وضع التنبؤات. (أرما). تسمى أحيانا نماذج بوكس-جينكينز بعد جورج بوكس ​​و G. M. جينكينز. يتم تطبيقها عادة على بيانات السلاسل الزمنية. نظرا لسلسلة زمنية من البيانات X t. فإن نموذج أرما هو أداة لفهم القيم المستقبلية في هذه السلسلة وربما التنبؤ بها. ويتكون النموذج من جزأين، جزء الانحدار الذاتي (أر) ومتوسط ​​متحرك (ما). وعادة ما يشار إلى النموذج باسم نموذج أرما (p، q) حيث p هو ترتيب جزء الانحدار الذاتي و q هو ترتيب جزء المتوسط ​​المتحرك (كما هو موضح أدناه). نموذج الانحدار الذاتي يشير الرمز أر (p) إلى نموذج الانحدار الذاتي للترتيب p. ويكتب نموذج أر (p) نموذج الانحدار الذاتي هو في الأساس مرشح استجابة النبضات اللانهائية مع بعض التفسيرات الإضافية الموضوعة عليه. بعض القيود ضرورية على قيم معلمات هذا النموذج لكي يبقى النموذج ثابتا. على سبيل المثال، العمليات في نموذج أر (1) مع 1 غ 1 ليست ثابتة. مثال: أر (1) - عملية تحرير تعطى أر (1) - بروسيس التي ينتج عنها ملف لورنتزيان للكثافة الطيفية: حساب معلمات أر تحرير المعادلة أر (p) تعطى بواسطة المعادلة لأن آخر جزء من المعادلة غير صفري إلا إذا كانت m 0، عادة ما تحل المعادلة من خلال تمثيلها كمصفوفة ل غ 0، وبالتالي الحصول على المعادلة اشتقاق تحرير المعادلة التي تحدد عملية أر هي ضرب كلا الجانبين بواسطة X تم واتخاذ المتوقع القيمة التي تنتج معادلات يول-ووكر: نموذج المتوسط ​​المتحرك إديت يشير الرمز (q) إلى نموذج المتوسط ​​المتحرك للنظام q. حيث 1. q هي معلمات النموذج و t. t-1. هي مرة أخرى، وشروط الخطأ. نموذج المتوسط ​​المتحرك هو في الأساس مرشح استجابة النبض المحدود مع بعض التفسيرات الإضافية الموضوعة عليه. نموذج المتوسط ​​المتحرك للإنحدار الذاتي. يشير الرمز أرما (p. q) إلى النموذج مع عبارات الانحدار الذاتي p و q متوسط ​​المصطلحات المتحركة. يحتوي هذا النموذج على نماذج أر (p) و ما (q)، ملاحظة حول مصطلحات الخطأ تحرير N (0، 2) حيث 2 هو التباين. قد تضعف هذه الافتراضات ولكن القيام بذلك سيغير خصائص النموذج. على وجه الخصوص، تغيير في i. i.d. فإن الافتراض سيحدث فارقا جوهريا نوعا ما. مواصفة من حيث عامل التأخر في بعض النصوص، تحدد النماذج من حيث عامل التأخر L. وفي هذه المصطلحات، يعطى النموذج أر (p) حيث يمثل تعدد الحدود (ما) يمثل نموذج ما (q) حيث يمثل الحدود متعدد الحدود وأخيرا، يعطى نموذج أرما (p. q) مجتمعا بواسطة أو أكثر بإيجاز، يمكن أن النماذج أرما بشكل عام، بعد اختيار p و q، يتم تركيبها من قبل أقل المربعات الانحدار للعثور على قيم المعلمات التي تقلل من خطأ المدى. ويعتبر عموما من الممارسات الجيدة العثور على أصغر قيم p و q التي توفر ملاءمة مقبولة للبيانات. لنموذج أر نقية ثم المعادلات يول ووكر يمكن استخدامها لتوفير مناسبا. التعميمات يعد اعتماد X على القيم السابقة وشروط الخطأ t خطيا ما لم يحدد خلاف ذلك. وإذا كان الاعتماد غير خطي، فإن النموذج يسمى على وجه التحديد المتوسط ​​المتحرك غير الخطري (نما)، أو الانحدار الذاتي غير الخطية (نار)، أو نموذج المتوسط ​​المتحرك غير الخطي للانحدار الذاتي (نارما). ويمكن تعميم نماذج المتوسط ​​المتحرك للانحدار الذاتي بطرق أخرى. أنظر أيضا نماذج الانحدار الذاتي المشروط (أرش) ونماذج الانحدار الذاتي المتكامل (أريما). وفي حالة تركيب سلاسل زمنية متعددة، يمكن تركيب نموذج أريما (أو فريما) فيكتوريد. إذا كانت السلسلة الزمنية المعنية تظهر ذاكرة طويلة ثم كسور أريما (فريما، وتسمى أحيانا أرفيما) النمذجة هو المناسب. إذا كان يعتقد أن البيانات تحتوي على تأثيرات موسمية، يمكن أن يكون نموذجها نموذج ساريما (الموسمية أريما). التعميم آخر هو نموذج الانحدار الذاتي متعدد (مار). يتم فهرسة نموذج مار بواسطة العقد من شجرة، في حين يتم فهرسة نموذج الانحدار الذاتي القياسي (الوقت المنفصل) بواسطة الأعداد الصحيحة. انظر نموذج الانحدار الذاتي متعدد اللغات للحصول على قائمة المراجع. انظر أيضا تحرير المراجع إديت جورج بوكس ​​أند F. M. جنكينز. تحليل سلسلة الوقت: التنبؤ والتحكم. الطبعة الثانية. أوكلاند، كاليفورنيا: هولدن-داي، 1976. ميلز، تيرينس C. تقنيات سلسلة الوقت للاقتصاديين. مطبعة جامعة كامبريدج، 1990. برسيفال، دونالد B. أندرو T. والدن. التحليل الطيفي للتطبيقات الفيزيائية. كامبريدج ونيفرزيتي بريس، 1993.