Outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde (ARIMA) modelle 1. Voorlegging op tema: outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde (ARIMA) modelle 1. Voorlegging transkripsie: 2 2 - vooruitskattingstegnieke gebaseer op eksponensiële gladstryking-generaal aanname vir die bogenoemde modelle: tye reeks data is verteenwoordig as die som van twee afsonderlike komponente (deterministc ewekansige) - Random geraas: gegenereer deur onafhanklike skokke aan die proses - In die praktyk: opeenvolgende waarnemings reeks afhanklikheid 3 - ARIMA modelle is ook bekend as die Box-Jenkins metodologie - Baie gewild. geskik vir byna al die tyd reeks baie keer genereer meer akkurate voorspellings as ander metodes. - limitations: As daar nie genoeg data, hulle kan nie beter voorspelling as die ontbinding of eksponensiële gladstrykingstegnieke wees. Aanbeveel aantal waarnemings ten minste 30-50 - Swak stasionariteit vereis - Gelyke spasie tussen tussenposes 3 ARIMA Models 7 7 Lineêre Filter - Dit is 'n proses wat die insette xt vat, in uitset yt - Die omskakeling behels verlede huidige en toekomstige waardes van die insette in die vorm van 'n opsomming met verskillende gewigte - Tyd invariant is nie afhanklik van tyd - Physically realiseerbare: die produksie is 'n lineêre funksie van die huidige en vorige waardes van die insette - Stable as in lineêre filters: stasionariteit van die insette tydreekse word ook weerspieël in die uitset 9 A tydreekse wat vervul hierdie toestande is geneig om terug te keer na sy gemiddelde en wissel rondom dit beteken met 'n konstante stryd. Let wel: Streng stasionariteit vereis, bykomend tot die voorwaardes van swak stasionariteit, dat die tyd reeks het aan verdere voorwaardes oor die verspreiding daarvan, insluitend skeefheid, kurtose ens 9 - Take snaphots van die proses op verskillende tyd punte in ag te neem sy gedrag te vervul: as soortgelyke met verloop van tyd dan stasionêre tydreekse - A sterk stadig sterf ACF dui afwykings van stasionariteit Bepaal stasionariteit 12 Oneindige dan beweeg Gemiddeld Input xt skryfbehoeftes, die liniêre proses met 'n wit geraas tydreekse t stilstaan 12 Uitgawe yt skryfbehoeftes, met t onafhanklike ewekansige skokke, met E (t) 0 14 14 Die oneindige bewegende gemiddelde dien as 'n algemene klas van modelle vir enige stasionêre tydreekse STELLING (wêreld 1938): Enige geen deterministiese swak stasionêre tydreekse yt kan voorgestel word as waar interpretasie a stasionêre tydreekse gesien as die geweegde som van die hede en verlede versteurings 15 15 Oneindige bewegende gemiddelde: - Impractical om die oneindig gewigte skat - Useless in die praktyk behalwe vir spesiale gevalle: i. Eindige orde bewegende gemiddelde (MA) modelle. gewigte ingestel op 0, behalwe vir 'n beperkte aantal gewigte II. Eindige orde outoregressiewe (AR) modelle: gewigte word gegenereer met behulp van slegs 'n beperkte aantal iii parameters. 'N mengsel van eindige orde outoregressiewe bewegende gemiddelde modelle (ARMA) 16 Eindige Bestel bewegende gemiddelde (MA) proses Moving gemiddelde proses van orde q (MA (Q)) MA (Q). altyd stilstaande ongeag die waardes van die gewigte 16 17 Verwagte waarde van MA (Q) Afwyking van MA (Q) outokovariansiefunksie van MA (Q) Autocorelation van MA (Q) 17 t wit geraas 18 18 ACF funksie: Help die identifisering van die MA-model sy gepaste bevel as sy sny nadat lag k Real aansoeke: r (k) nie altyd nul nadat lag Q baie klein in absolute waarde ná lag Q 19 Eerste orde bewegende gemiddelde Proses MA (1) outokovariansiefunksie van MA (Q) Autocorelation van MA (Q) 19 Q1 20 20 - Mean variansie. stabiele - Short loop waar opeenvolgende waarnemings geneig om te volg mekaar - positiewe outokorrelasie - Observations ossilleer agtereenvolgens-negatiewe outokorrelasie 21 Tweede Orde bewegende gemiddelde MA (2) proses outokovariansiefunksie van MA (Q) Autocorelation van MA (Q) 21 23 Eindige Bestel outoregressiewe proses 23 - Worlds stelling: oneindige aantal gewigte, nie nuttig in modellering vooruitskatting - Finite orde MA proses: skat 'n beperkte aantal gewigte, stel die ander gelyk aan nul Oudste versteuring uitgediende vir die volgende waarneming slegs beperkte aantal versteurings bydra tot die huidige waarde van tydreekse - Take in ag neem al die versteurings van die verlede. gebruik outoregressiemodelle skat oneindig baie gewigte wat 'n duidelike patroon met 'n klein aantal parameters 24 Eerste Orde outoregressiewe proses, AR (1) Aanvaar volg. die bydraes van die versteurings wat weg in die verlede is klein in vergelyking met die meer onlangse versteurings wat die proses ervaar Dink die verminderde grootte van die bydraes van die versteurings van die verlede, deur stel oneindig baie gewigte in dalende groottes, soos Die gewigte in die versteurings vanaf die huidige versteuring en gaan terug in die verlede: 24 Eksponensiële verval patroon 25 Eerste orde outoregressiewe proses AR (1) AR (1) stilstaande as 25 waar WAAROM outoregressiewe. 26 Gemiddelde AR (1) outokovariansiefunksie AR (1) Outokorrelasie funksie AR (1) 26 Die ACF vir 'n stilstaande AR (1) proses het 'n eksponensiële verval vorm 28 Tweede Orde outoregressiewe proses, AR (2) 28 Hierdie model kan voorgestel word in die oneindige MA vorm voorsien die voorwaardes van stasionariteit vir yt in terme van 1 2 WAAROM 1. oneindige MA Pas 31 31 Solutions die bevredig die tweede-orde lineêre verskilvergelyking die oplossing. in terme van die 2 wortels m1 en m2 van AR (2) stilstaande: Toestand van stasionariteit vir komplekse conjugaten AIB: AR (2) oneindige MA verteenwoordiging: 32 32 Gemiddelde outokovariansiefunksie Vir K0: Vir K0: Yule-Walker vergelykings 0: Yule - Walker vergelykings 0: Yule-Walker vergelykings 0: Yule-Walker vergelykings title32 Mean outokovariansiefunksie Vir K0: Vir K0: Yule-Walker vergelykings 33 33 Outokorrelasie funksie Solutions A. Los die Yule-Walker vergelykings rekursief B. Algemene oplossing Kry dit deur die wortels m 1 m 2 wat verband hou met die polinoom 34 34 Case I: m 1, m 2 afsonderlike reële wortels c 1, c 2 konstantes: kan verkry word by (0), (1) stasionariteit: ACF vorm: n mengsel van 2 eksponensieel verval terme bv AR (2) model Dit kan gesien word as 'n aangepaste AR (1) model waarvoor 'n enkele eksponensiële verval uitdrukking as in die AR (1) is nie genoeg om die patroon te beskryf in die ACF en dus, is 'n bykomende verval uitdrukking bygevoeg deur die instelling van die tweede lag termyn y t-2 35 35 saak: m 1, m 2 kompleks conjugaten in die vorm c 1, c 2. bepaalde konstantes ACF vorm: klam sinusgolf dempingsfaktor R frekwensie tydperk 37 37 AR (2) proses : yt 40.4y t-1 0.5y t-2 et wortels van die polinoom: real ACF vorm: n mengsel van 2 eksponensiële verval terme 38 38 AR (2) proses: yt 40.8y t-1 -0.5y t-2 et Roots van die polinoom: komplekse conjugaten ACF vorm: gedempte sinusgolf gedrag 40 40 AR (p) stilstaande as die wortels van die polinoom is minder as 1 in absolute waarde AR (p) absolute summable oneindige MA verteenwoordiging Onder die vorige toestand 43 43 ACF p ste orde lineêre verskil vergelykings AR (p). - satisfies die Yule-Walker vergelykings - ACF kan gevind word by die p wortels van die verband polinoom bv duidelike reële wortels. - In die algemeen is die wortels sal nie ware ACF wees. mengsel van eksponensiële verval en gedempte sinusgolf 44 44 ACF - MA (Q) proses: nuttige instrument vir die identifisering van orde van proses sny nadat lag k - AR (p) proses: mengsel van eksponensiële verval gedempte sinusgolf uitdrukkings versuim om inligting te verskaf oor die einde AR 45 45 Gedeeltelike Outokorrelasie funksie te oorweeg. Drie-variate X, Y, Z Eenvoudige regressie van X op ZY op Z Die foute is verkry vanaf 46 46 parsiële korrelasie tussen XY ná aanpassing vir Z: Die korrelasie tussen XY parsiële korrelasie kan gesien word as die korrelasie tussen twee veranderlikes na aangepas vir 'n gemeenskaplike faktor wat hulle affekteer 47 47 Gedeeltelike outokorrelasie funksie (PACF) tussen yty tk Die outokorrelasie tussen yty tk ná aanpassing vir y t-1, y t-2, y tk AR (p) proses: PACF tussen yty tk vir KP moet gelyke nul Oorweeg - a stasionêre tydreekse YT nie noodwendig 'n AR proses - Vir enige vaste waarde k, die Yule-Walker vergelykings vir die ACF van 'n AR (p) proses p moet gelyke nul Oorweeg - a stasionêre tydreekse yt nie noodwendig 'n AR proses - Vir enige vaste waarde k, die Yule-Walker vergelykings vir die ACF van 'n AR (p) proses 48 48 matriksnotasie Solutions vir enige gegewe k, k 1,2, is die laaste koëffisiënt genoem die gedeeltelike outokorrelasie koëffisiënt van die proses by lag k AR (p) proses: Identifiseer die einde van 'n AR proses deur die gebruik van die PACF 49 49 afsny na 1ste lag Bederf patroon AR (2) MA (1) MA (2) Bederf patroon AR ( 1) AR (2) sny na 2de lag 50 50 inverteerbaarheid van MA modelle omkeerbare bewegende gemiddelde proses: Die MA (Q) proses is omkeerbaar indien dit 'n absolute summable oneindige AR verteenwoordiging dit kan aangetoon word: Die oneindige AR verteenwoordiging vir MA (Q) 51 51 kry ons nodig Toestand van inverteerbaarheid die wortels van die verband polinoom minder as 1 in absolute waarde 'n omkeerbare MA (Q) proses kan dan geskryf word as 'n oneindige AR proses 52 52 PACF van 'n MA (Q) proses is 'n mengsel van eksponensiële verval klam sinusgolf uitdrukkings In model identifikasie, gebruik beide monster ACF monster PACF PACF moontlik nooit uitroei 53 53 Gemengde outoregressiewe bewegende gemiddelde (ARMA) proses ARMA (p, q) model Eers die eksponensiële verval patroon deur die byvoeging van 'n paar terme 54 54 Stasionariteit van ARMA (p, q) proses om die AR komponent Verwante ARMA (p, q) stilstaande as die wortels van die polinoom minder as een in absolute waarde ARMA (p, q) het 'n oneindige MA verteenwoordiging 55 55 inverteerbaarheid van ARMA (p, q) proses inverteerbaarheid van ARMA proses met betrekking tot die MA komponent Check deur die wortels van die polinoom as die wortels minder as 1 in absolute waarde dan ARMA (p, q) is omkeerbaar het 'n oneindige verteenwoordiging toegepas: 60 60 nie skryfbehoeftes Proses nie konstante vlak, uitstal homogene gedrag met verloop van tyd yt is homogeen, nie stilstaan as - Dit - die eerste verskil nie stilstaan, wtyt - y t-1 (1-B) yt of hoër orde verskille wt (1- B) dyt produseer 'n stilstaande tyd reeks Y t outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde van orde p, d, Q ARIMA (p, d, q) As die d verskil, wt (1-B) dyt produseer 'n stilstaande ARMA (p, q) proses ARIMA (p, d, Q) 61 61 Die ewekansige loop proses ARIMA (0,1,0) Eenvoudigste nie-stasionêre model Eerste breukmetodes elimineer reeks afhanklikheid lewer 'n wit geraas proses 62 62 yt 20y t-1 et Bewyse van nie - stilstaande proses - Sample ACF. sterf stadig uit - Sample PACF: beduidende by die eerste lag - Sample PACF waarde by lag 1 naby aan 1 Eerste verskil - Tyd reeks stuk w t. stilstaande - Sample ACF PACF: geen beduidende waarde - Gebruik ARIMA wys (0,1,0) 63 63 Die ewekansige loop proses ARIMA (0,1,1) Oneindige AR verteenwoordiging, afgelei van: ARIMA (0,1,1 ) (IMA (1,1)): uitgedruk as 'n eksponensiële geweegde bewegende gemiddelde (EWMA) van alle afgelope waardes 64 64 ARIMA (0,1,1) - Die gemiddelde van die proses beweeg opwaarts in die tyd - Sample ACF: sterf relatief stadige - Sample PACF: 2 beduidende waardes by lags 1 2 - Eerste verskil lyk stilstaande - Sample ACF PACF: 'n MA (1) model sal geskik is vir die eerste verskil wees, sy ACF sny nadat die eerste lag PACF verval patroon Moontlike model : AR (2) Gaan die rootsDocumentation is die onvoorwaardelike gemiddelde van die proses, en x03C8 (L) is 'n rasionele, oneindige-graad lag operateur polinoom, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Let wel: Die konstante eienskap van 'n ARIMA model voorwerp ooreenstem met c. en nie die onvoorwaardelike gemiddelde 956. Deur Wolds ontbinding 1. Vergelyking 5-12 ooreenstem met 'n stilstaande stogastiese proses op voorwaarde dat die koëffisiënte x03C8 Ek is absoluut summable. Dit is die geval wanneer die AR polinoom, x03D5 (L). is stabiel. wat beteken dat al sy wortels lê buite die eenheidsirkel. Daarbenewens het die proses is kousale op voorwaarde dat die MA polinoom is omkeerbaar. wat beteken dat al sy wortels lê buite die eenheidsirkel. Ekonometrie Gereedskap dwing stabiliteit en inverteerbaarheid van ARMA prosesse. Wanneer jy 'n ARMA model spesifiseer met behulp van ARIMA. jy 'n fout as jy koëffisiënte wat nie ooreenstem met 'n stabiele AR polinoom of omkeerbare MA polinoom betree. Net so, skat lê stasionariteit en inverteerbaarheid beperkings tydens beraming. Verwysings 1 Wold, H. 'n studie in die ontleding van tydreekse. Uppsala, Swede: Almqvist amp Wiksell, 1938. Kies jou CountryAuto Regressiewe, Geïntegreerde bewegende gemiddelde PowerPoint PPT aanbieding Aflaai Aanbieding Auto Regressiewe, Geïntegreerde, Moving Gemiddeld Image / skakel hieronder verskaf (soos) om af te laai aanbieding Aflaai Beleid: Die inhoud van die webwerf word verskaf aan jou as iS vir jou inligting en persoonlike gebruik en mag nie verkoop / gelisensieer / gedeel op ander webwerwe sonder om toestemming van die outeur. Terwyl die aflaai, as vir een of ander rede wat jy nie in staat is om 'n aanbieding te laai, kan die uitgewer die lêer van hul bediener geskrap. Aanbieding Transcript n stilstaande keer reeks kan geskoei op basis van die reeks korrelasies daarin. 'N Nie-stasionêre tydreekse kan omskep word in 'n stilstaande tydreekse, geskoei en back-getransformeerde om oorspronklike skaal (bv vir doeleindes van voorspelling) Hierdie deel het te doen met die transformasie Hierdie dele kan geskoei op 'n stilstaande reeks AR-modelle (vir die tydreekse) Kyk na die model Yt Yt 1 et met IID met 'n nul gemiddelde en konstante stryd 2 (wit geraas) en waar (delta) en (phi) is (onbekend) parameters outoregressiewe proses van orde 1: AR (1) stel 0by wille van eenvoud E (Yt) 0 k COV (Yt. Yt-k) COV (Yt. Ytk) E (Yt Yt-k) E (Yt Ytk) 0 E (Yt Yt) E ((Yt-1 et ) Yt) E (Yt-1Yt) E (et Yt) 1 E (et (Yt-1 et)) 1 E (et Yt-1) E (et et) 1 0 2 (vir ETIS onafhanklik van Yt-1) 1 E (Yt-1Yt) E (Yt-1 (Yt-1 et) E (Yt-1Yt-1) E (Yt-1et) 0 0 (vir ETIS onafhanklik van Yt-1) 2 E (Yt -2Yt) E (Yt-2 (Yt-1 et) E (Yt-2Yt-1) E (Yt-2et) 1 0 (vir ETIS onafhanklik van Yt-2) Tydreeksmodelle PowerPoint PPT aanbieding Aflaai Aanbieding Tydreeksmodelle 'n prent / skakel hieronder verskaf (soos) om af te laai aanbieding aflaai Beleid: die inhoud van die webwerf word verskaf aan jou as iS vir jou inligting en persoonlike gebruik en mag nie verkoop / gelisensieer / gedeel op ander webwerwe sonder om toestemming van die outeur. Terwyl die aflaai, as vir een of ander rede wat jy nie in staat is om 'n aanbieding te laai, kan die uitgewer die lêer van hul bediener geskrap. Aanbieding Transcript Tyd SeriesModels Moving gemiddelde prosesse Meer algemene prosesse Onderwerpe Stogastiese Prosesse Tyd reeks is 'n voorbeeld van 'n stogastiese of ewekansige proses 'n stogastiese proses is 'n statistiese phenomenen wat ontwikkel in timeaccording om probabilistiese wette Wiskundig n stogastiese proses is 'n geïndekseerde versameling van ewekansige veranderlikes stogastiese prosesse ons is slegs gemoeid is met prosesse geïndekseer deur tyd, óf diskrete tyd of deurlopende tyd prosesse soos stogastiese prosesse ons baseer ons afleiding gewoonlik op 'n enkele waarneming of realisering van die proses oor 'n sekere tydperk van die tyd, sê 0, T ( 'n deurlopende interval van tyd) of by 'n reeks van tyd punte Inferensie om 'n stogastiese proses ten volle te beskryf, moet ons die hele eindig-dimensionele distribusies spesifiseer, dit wil sê die gesamentlike verspreiding van die ewekansige veranderlikes vir enige eindige versameling van tye spesifikasie van 'n proses 'n eenvoudiger benadering is om net spesifiseer die momentsthis voldoende as al die gesamentlike verdelings is normale die gemiddelde en variansie funksies word gegee deur spesifikasie van 'n proses Omdat die ewekansige veranderlikes wat bestaan uit die proses is nie onafhanklik, ons moet ook hul kovariansie outokovariansiefunksie Chat Field (1979) spesifiseer, JRSS a onder andere het die gebruik van die omgekeerde outokorrelasie voorgestel om te help met die identifisering van 'n geskikte model Abraham amp Ledolter (1984) Biometrika toon dat hoewel dit sny nadat lag p vir die AR (p) model dit is minder effektief as die gedeeltelike outokorrelasie vir die opsporing van die AR orde Ander identifikasie gereedskap die Akaike inligting Criterion is 'n funksie van die maksimum waarskynlikheid plus twee keer die aantal parameters die aantal parameters in die formule penaliseer modelle met te veel parameters AIC Sodra skoolhoof algemeen aanvaar is dat modelle moet parsimonioushaving so min parameters as moontlik daarop dat enige ARMA model voorgestel kan word as 'n suiwer AR of suiwer MA model, maar die aantal parameters kan wees oneindige Parsimony AR modelle is makliker om aan te pas sodat daar 'n versoeking om 'n minder spaarsamige AR model toe te pas 'n gemengde ARMA model is geskik Ledolter amp Abraham (1981) Technometrics toon dat gepaste onnodige ekstra parameters, of 'n AR-model toe 'n MA-model is geskik, lei tot die verlies van akkuraatheid voorspel Parsimony meeste eksponensiële gladstrykingstegnieke is gelykstaande aan pas 'n ARIMA model van 'n soort winters multiplikatiewe seisoenale glad geen ARIMA ekwivalent winters additiewe seisoenale smoothing het 'n baie nie-spaarsamige ARIMA ekwivalent eksponensiële smoothing byvoorbeeld eenvoudige eksponensiële gladstryking is die optimale metode van pas die ARIMA (0, 1, 1) proses Optimality word verkry deur die parameter glad te wees 1 wanneer die model is Eksponensiële smoothingDocumentation n is 'n konstante vektor van neutraliseer, met n elemente. A Ek is N - by - N matrikse vir elke i. Die A i is outoregressiewe matrikse. Daar is p outoregressiewe matrikse. 949 t is 'n vektor van serie ongekorreleerd innovasies. draers van lengte n. Die 949 t is meerveranderlike normale ewekansige vektore met 'n kovariansiematriks Q. waar Q is 'n identiteitsmatriks, tensy anders vermeld. B j is N - by - N matrikse vir elke j. Die B j is bewegende gemiddelde matrikse. Daar is Q bewegende gemiddelde matrikse. X t is 'n N - by - r matriks verteenwoordig eksogene terme by elke tydstip t. r is die aantal eksogene reeks. Eksogene terme data (of ander unmodeled insette) bykomend tot die reaksie tyd reeks y t. b 'n konstante vektor van regressiekoëffisiënte van grootte r. So het die produk X t middotb is 'n vektor wat grootte N. Oor die algemeen, die tydreeks y t en X t is waarneembaar. Met ander woorde, as jy data het, dit verteenwoordig een of albei van hierdie reeks. Jy weet nie altyd die geneutraliseer n. koëffisiënt b. outoregressiewe matrikse A i. en bewegende gemiddelde matrikse B j. Jy wil tipies om hierdie parameters te pas om jou data. Sien die vgxvarx funksie verwysing bladsy na maniere om onbekende parameters te beraam. Die innovasies 949 t is nie waarneembaar nie, ten minste in die data, al is hulle waarneembaar in simulasies kan wees. Lag Operateur Verteenwoordiging Daar is 'n soortgelyke voorstelling van die lineêre outoregressiewe vergelykings in terme van die lag operateurs. Die lag operateur L beweeg die tyd indeks terug deur een: L y t y t 82111. Die operateur L m beweeg die tyd indeks terug deur m. L m y t y t 8211 m. In lag operateur vorm, die vergelyking vir 'n SVARMAX (bl. Q. R) model word (A 0 x2212 x2211 i 1 p A i L i) y t 'n X t b (B 0 x2211 j 1 Q B j L j) x03B5 t. Hierdie vergelyking kan geskryf word as 'n (L) y t 'n X t b B (L) x03B5 t. A VAR model is stabiel as det (I n x2212 A 1 Z x2212 A 2 Z 2 x2212. X2212 A pzp) x2260 0 x00A0x00A0forx00A0x00A0 Z x2264 1. Hierdie toestand impliseer dat, met al innovasies gelyk aan nul, die VAR proses konvergeer na 'n verloop van tyd. Sien Luumltkepohl 74 Hoofstuk 2 vir 'n bespreking. A VMA model is omkeerbaar as det (I n B 1 Z B 2 Z 2. B Q Z Q) x2260 0 x00A0x00A0forx00A0x00A0 Z x2264 1. Hierdie toestand impliseer dat die suiwer VAR voorstelling van die proses is stabiel. Vir 'n verduideliking van hoe om te skakel tussen VAR en VMA modelle, sien Verandering Model Vertoë. Sien Luumltkepohl 74 Hoofstuk 11 vir 'n bespreking van omkeerbare VMA modelle. A VARMA model is stabiel as sy VAR deel is stabiel. Net so 'n VARMA model is omkeerbaar as sy VMA deel is omkeerbaar. Daar is geen goed-gedefinieerde idee van stabiliteit of inverteerbaarheid vir modelle met eksogene insette (bv VARMAX modelle). 'N eksogene insette kan 'n model te destabiliseer. Gebou VAR modelle om 'n meervoudige tydreekse model, of veelvuldige tydreeksdata te verstaan, moet jy oor die algemeen volg die volgende stappe: Invoer en vir wysig data. Gee 'n model. Spesifikasie strukture met geen parameterwaardes om 'n model te spesifiseer wanneer jy wil MATLAB x00AE om die parameters te beraam spesifikasie strukture met Uitgesoekte parameterwaardes om 'n model waar jy weet 'n paar parameters spesifiseer, en wil MATLAB om die ander skat bepaling van 'n gepaste aantal vertragings te bepaal 'n toepaslike aantal lags vir jou model pas die model om data. Pas modelle by data te gebruik vgxvarx om die onbekende parameters in jou modelle te skat. Dit kan die volgende behels: Die verandering van Model Vertoë om jou model te verander om 'n tipe wat vgxvarx handvatsels Analiseer en voorspel met behulp van die ingeboude model. Dit kan behels: Ondersoek na die stabiliteit van 'n toegerus Model om te bepaal of jou model is stabiel en omkeerbare. CODA Model Vooruitskatting direk voorspelling van modelle of te voorspel met behulp van 'n Monte Carlo simulasie. Berekening impulsweergawes om impulsweergawes, wat voorspellings gebaseer op 'n veronderstelde verandering in 'n inset aan 'n tydreeks te gee bereken. Vergelyk die resultate van jou modelle voorspellings om data uitgehou vir vooruitskatting. Vir 'n voorbeeld, sien VAR Model gevallestudie. Jou aansoek hoef nie al die stappe in hierdie workflow betrek. Byvoorbeeld, kan jy nie 'n data het nie, maar wil 'n parameters model simuleer. In daardie geval, sal jy voer net stappe 2 en 4 van die generiese workflow. Jy kan Itereer deur 'n paar van hierdie stappe. Sien ook voorbeelde Kies 'n land
No comments:
Post a Comment