Outoregressiewe bewegende gemiddelde video

'N Rima staan ​​vir outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde modelle. Eenveranderlike (enkele vektor) ARIMA is 'n vooruitskatting tegniek wat die toekomstige waardes van 'n reeks ten volle gebaseer op sy eie traagheid projekte. Die belangrikste aansoek is op die gebied van korttermyn voorspelling wat ten minste 40 historiese data punte. Dit werk die beste wanneer jou data toon 'n stabiele of konsekwent patroon met verloop van tyd met 'n minimum bedrag van uitskieters. Soms genoem word Posbus-Jenkins (ná die oorspronklike skrywers), ARIMA is gewoonlik beter as gladstrykingstegnieke eksponensiële wanneer die data is redelik lank en die korrelasie tussen die verlede waarnemings is stabiel. As die data is kort of baie volatiel, dan kan 'n paar smoothing metode beter te presteer. As jy nie ten minste 38 datapunte het, moet jy 'n ander metode as ARIMA oorweeg. Die eerste stap in die toepassing van ARIMA metode is om te kyk vir stasionariteit. Stasionariteit impliseer dat die reeks bly op 'n redelik konstante vlak met verloop van tyd. As 'n tendens bestaan, soos in die meeste ekonomiese of besigheid aansoeke, dan is jou data nie stilstaan. Die data moet ook 'n konstante stryd in sy skommelinge oor tyd te wys. Dit is maklik gesien met 'n reeks wat swaar seisoenale en groei teen 'n vinniger tempo. In so 'n geval, sal die wel en wee van die seisoen meer dramaties met verloop van tyd. Sonder hierdie stasionariteit voorwaardes voldoen word, baie van die berekeninge wat verband hou met die proses kan nie bereken word nie. As 'n grafiese plot van die data dui stationariteit, dan moet jy verskil die reeks. Breukmetodes is 'n uitstekende manier om die transformasie van 'n nie-stationaire reeks om 'n stilstaande een. Dit word gedoen deur die aftrekking van die waarneming in die huidige tydperk van die vorige een. As hierdie transformasie slegs een keer gedoen word om 'n reeks, sê jy dat die data het eers differenced. Hierdie proses elimineer wese die tendens as jou reeks groei teen 'n redelik konstante tempo. As dit groei teen 'n vinniger tempo, kan jy dieselfde prosedure en verskil die data weer aansoek doen. Jou data sal dan tweede differenced. Outokorrelasies is numeriese waardes wat aandui hoe 'n data-reeks is wat verband hou met self met verloop van tyd. Meer presies, dit meet hoe sterk datawaardes op 'n bepaalde aantal periodes uitmekaar gekorreleer met mekaar oor tyd. Die aantal periodes uitmekaar is gewoonlik bekend as die lag. Byvoorbeeld, 'n outokorrelasie op lag 1 maatreëls hoe waardes 1 tydperk uitmekaar gekorreleer met mekaar oor die hele reeks. 'N outokorrelasie op lag 2 maatreëls hoe die data twee periodes uitmekaar gekorreleer regdeur die reeks. Outokorrelasies kan wissel van 1 tot -1. 'N Waarde naby aan 1 dui op 'n hoë positiewe korrelasie, terwyl 'n waarde naby aan -1 impliseer 'n hoë negatiewe korrelasie. Hierdie maatreëls is meestal geëvalueer deur middel van grafiese plotte genoem correlagrams. A correlagram plotte die motor - korrelasie waardes vir 'n gegewe reeks by verskillende lags. Dit staan ​​bekend as die outokorrelasie funksie en is baie belangrik in die ARIMA metode. ARIMA metode poog om die bewegings in 'n stilstaande tyd reeks beskryf as 'n funksie van wat is outoregressiewe en bewegende gemiddelde parameters genoem. Dit is waarna verwys word as AR parameters (autoregessive) en MA parameters (bewegende gemiddeldes). 'N AR-model met slegs 1 parameter kan geskryf word as. X (t) 'n (1) X (t-1) E (t) waar x (t) tydreekse wat ondersoek word 'n (1) die outoregressiewe parameter van orde 1 X (t-1) die tydreeks uitgestel 1 periode E (t) die foutterm van die model beteken dit eenvoudig dat enige gegewe waarde X (t) kan verduidelik word deur 'n funksie van sy vorige waarde, X (t-1), plus 'n paar onverklaarbare ewekansige fout, E (t). As die beraamde waarde van A (1) was 0,30, dan is die huidige waarde van die reeks sal wees met betrekking tot 30 van sy waarde 1 periode gelede. Natuurlik, kan die reeks word wat verband hou met meer as net 'n verlede waarde. Byvoorbeeld, X (t) 'n (1) X (t-1) A (2) X (t-2) E (t) Dit dui daarop dat die huidige waarde van die reeks is 'n kombinasie van die twee onmiddellik voorafgaande waardes, X (t-1) en X (t-2), plus 'n paar random fout E (t). Ons model is nou 'n outoregressiewe model van orde 2. bewegende gemiddelde modelle: 'n Tweede tipe Box-Jenkins model is 'n bewegende gemiddelde model genoem. Hoewel hierdie modelle lyk baie soortgelyk aan die AR model, die konsep agter hulle is heel anders. Bewegende gemiddelde parameters verband wat gebeur in tydperk t net om die ewekansige foute wat plaasgevind het in die verlede tyd periodes, naamlik E (t-1), E (t-2), ens, eerder as om X (t-1), X ( t-2), (xt-3) as in die outoregressiewe benaderings. 'N bewegende gemiddelde model met 'n MA termyn kan soos volg geskryf word. X (t) - B (1) E (t-1) E (t) Die term B (1) genoem word 'n MA van orde 1. Die negatiewe teken voor die parameter is slegs vir konvensie en word gewoonlik gedruk uit motor - dateer deur die meeste rekenaarprogramme. Bogenoemde model eenvoudig sê dat enige gegewe waarde van X (t) direk verband hou net aan die ewekansige fout in die vorige tydperk, E (t-1), en die huidige foutterm, E (t). Soos in die geval van outoregressiemodelle, kan die bewegende gemiddelde modelle uitgebrei word na 'n hoër orde strukture wat verskillende kombinasies en bewegende gemiddelde lengtes. ARIMA metode kan ook modelle gebou word dat beide outoregressiewe en gemiddelde parameters saam beweeg inkorporeer. Hierdie modelle word dikwels na verwys as gemengde modelle. Hoewel dit maak vir 'n meer ingewikkelde voorspelling instrument, kan die struktuur inderdaad die reeks beter na te boots en produseer 'n meer akkurate skatting. Suiwer modelle impliseer dat die struktuur bestaan ​​slegs uit AR of MA parameters - nie beide. Die ontwikkel deur hierdie benadering modelle word gewoonlik genoem ARIMA modelle omdat hulle 'n kombinasie van outoregressiewe (AR) te gebruik, integrasie (I) - verwys na die omgekeerde proses van breukmetodes die voorspelling te produseer, en bewegende gemiddelde (MA) operasies. 'N ARIMA model word gewoonlik gestel as ARIMA (p, d, q). Dit verteenwoordig die orde van die outoregressiewe komponente (p), die aantal breukmetodes operateurs (d), en die hoogste orde van die bewegende gemiddelde termyn. Byvoorbeeld, ARIMA (2,1,1) beteken dat jy 'n tweede orde outoregressiewe model met 'n eerste orde bewegende gemiddelde komponent waarvan die reeks is differenced keer om stasionariteit veroorsaak. Pluk die reg spesifikasie: Die grootste probleem in die klassieke Box-Jenkins probeer om te besluit watter ARIMA spesifikasie gebruik - i. e. hoeveel AR en / of MA parameters in te sluit. Dit is wat die grootste deel van Box-Jenkings 1976 is gewy aan die identifikasieproses. Dit was afhanklik van grafiese en numeriese eval - uation van die monster outokorrelasie en gedeeltelike outokorrelasiefunksies. Wel, vir jou basiese modelle, die taak is nie te moeilik. Elk outokorrelasiefunksies dat 'n sekere manier te kyk. Maar wanneer jy optrek in kompleksiteit, die patrone is nie so maklik opgespoor. Om sake nog moeiliker maak, jou data verteenwoordig slegs 'n voorbeeld van die onderliggende proses. Dit beteken dat steekproeffoute (uitskieters, meting fout, ens) die teoretiese identifikasie proses kan verdraai. Dit is waarom tradisionele ARIMA modellering is 'n kuns eerder as 'n science. Autoregressive bewegende gemiddelde in Statistiek. outoregressiewe bewegende gemiddelde (ARMA) modelle. soms genoem word Posbus-Jenkins modelle na George Box en G. M. Jenkins. is tipies aangewend om tydreeksdata. Gegewe 'n tydreeks van data X t. die ARMA model is 'n hulpmiddel vir die begrip en, miskien, die voorspelling van toekomstige waardes in hierdie reeks. Die model bestaan ​​uit twee dele, 'n outoregressiewe (AR) deel en 'n bewegende gemiddelde (MA) deel. Die model is gewoonlik dan na verwys as die ARMA (p, q) model waar p die einde van die outoregressiewe deel en Q is aan die orde van die bewegende gemiddelde deel (soos hieronder gedefinieer). Inhoud outoregressiewe model wysig Die notasie AR (p) verwys na die outoregressiewe model van orde p. Die AR (p) model is geskrywe n outoregressiewe model is in wese 'n oneindige impulsrespons filter met 'n paar ekstra interpretasie geplaas op dit. Sommige beperkinge is nodig op die waardes van die parameters van hierdie model sodat die model stilstaande bly. Byvoorbeeld, prosesse in die AR (1) model met 1 gt 1 is nie stilstaan. Voorbeeld: 'n AR (1) - process wysig 'n AR (1) - process gegee word deur dit kan gesien word dat die outokovariansiefunksie verval met 'n verval tyd van. Die digtheid funksie spektrale is die omgekeerde Fourier-transform van die outokovariansiefunksie. wat 'n profiel Lorentz vir die spektrale digtheid oplewer:: Berekening van die AR parameters wysig Die AR (p) model word gegee deur die vergelyking Omdat die laaste deel van die vergelyking is nie in diskrete terme sal dit die diskrete-tyd omgekeerde Fourier-transform wees - zero slegs indien m 0, is die vergelyking gewoonlik opgelos word deur wat dit as 'n matriks vir m GT 0, dus kry vergelyking Afleiding wysig die vergelyking definieer die AR proses vermenigvuldig weerskante met X TM en die neem van verwagte waarde opbrengste wat die Yule oplewer - Walker vergelykings: Moving gemiddelde model wysig die notasie MA (Q) verwys na die bewegende gemiddelde model van orde q. waar die 1. Q is die parameters van die model en die t. t-1. is weer die fout terme. Die bewegende gemiddelde model is in wese 'n eindige impulsrespons filter met 'n paar ekstra interpretasie geplaas op dit. Outoregressiewe bewegende gemiddelde model wysig Die notasie ARMA (bl. Q) verwys na die model met p outoregressiewe terme en Q bewegende gemiddelde terme. Hierdie model bevat die AR (p) en MA (Q) modelle, Nota oor die fout terme wysig N (0, 2) waar 2 is die variansie. Hierdie aannames kan verswak, maar om dit te doen, sal die eienskappe van die model verander. In die besonder, 'n verandering aan die i. i.d. aanname sou 'n redelik fundamentele verskil maak. Spesifikasie in terme van die lag operateur wysig In sommige tekste die modelle in terme van die lag operateur L sal gespesifiseer word. In hierdie terme dan die AR (p) model word gegee deur waar verteenwoordig polinoom Die MA (Q) model word gegee deur waar verteenwoordig die polinoom Laastens word die gekombineerde ARMA (bl. Q) model wat deur of meer saaklik, Pas modelle wysig ARMA modelle in die algemeen kan, na die keuse van p en Q, toegerus met kleinste kwadrate regressie na die waardes van die parameters wat die foutterm verminder kry. Dit word algemeen beskou as 'n goeie praktyk om die kleinste waardes van p en q wat 'n aanvaarbare pas om die data te voorsien vind. Vir 'n suiwer AR model dan die Yule-Walker vergelykings kan gebruik word om 'n geskikte lewer. Veralgemenings wysig afhanklikheid van X t op verlede waardes en die fout terme t word aanvaar lineêre te wees, tensy anders vermeld. As die afhanklikheid is lineêre, is die model wat spesifiek genoem lineêre bewegende gemiddelde (NMA), nie-lineêre outoregressiewe (NAR), of nie-lineêre outoregressiewe bewegende gemiddelde (NARMA) model. Outoregressiewe bewegende gemiddelde modelle veralgemeen kan word op ander maniere. Sien ook outoregressiewe voorwaardelike heteroskedasticity (Arch) modelle en outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde (ARIMA) modelle. As veelvuldige tydreeks is om dan aangebring n vectored ARIMA (of VARIMA) model kan toegerus. As die tyd-reeks betrokke uitstallings lang geheue dan fraksionele ARIMA (FARIMA, soms genoem ARFIMA) modellering toepaslik is. As die data is vermoedelik seisoenale effekte bevat, kan dit gemodelleer word deur 'n SARIMA (seisoenale ARIMA) model. Nog 'n veralgemening is die multi skaal outoregressiewe (MAR) model. A MAR model is deursoek met die knope van 'n boom, terwyl 'n standaard (diskrete tyd) outoregressiewe model is deursoek met heelgetalle. Sien multi skaal outoregressiewe model vir 'n lys van verwysings. Sien ook Verwysings wysig George Box en F. M. Wysig Jenkins. Tydreeksanalise: Vooruitskatting en beheer. tweede uitgawe. Oakland, CA: Holden-Dag, 1976.de:ARMA-ModellStata: Data-analise en statistiese sagteware tydreekse analise met behulp van Stata Hierdie kursus resensies metodes vir tydreekse ontleding en wys hoe om die analise uit te voer met behulp van Stata. Die kursus dek metodes vir data bestuur, skatting, model seleksie, hipotesetoetsing, en interpretasie. Vir eenveranderlike probleme dek die kursus outoregressiewe bewegende gemiddelde (ARMA) modelle, lineêre filters, lang geheue modelle, waargeneem komponente modelle, en algemene outoregressiewe voorwaardelik heteroskedastic (GARCH) modelle. Vir meerveranderlike probleme dek die kursus vektor outoregressiewe (VAR) modelle, cointegrating VAR-modelle, state-ruimte modelle, dinamiese faktor modelle, en meerveranderlike GARCH modelle. Oefeninge sal vul die lesings en Stata voorbeelde. Ons bied 'n 15 afslag vir groep inskrywings van drie of meer deelnemers. 'N vinnige oorsig van die basiese elemente van tyd-reeks analise Besturende en opsomming tydreeksdata Eenveranderlike modelle bewegende gemiddelde en outoregressiewe prosesse ARMA modelle Skryfbehoeftes ARMA modelle vir nie-stationaire data Multiplikatiewe seisoenale modelle Deterministiese vs stogastiese tendense outoregressiewe voorwaardelik heteroskedastic modelle outoregressiewe effens geïntegreerde bewegende gemiddelde model Toetse vir strukturele breek Nuwe Verborge skakel modelle New Inleiding tot vooruitskatting in Stata filters Lineêre filters n vinnige inleiding tot die frekwensiedomein die eenveranderlike waargeneem komponente model Meerveranderlike modelle Vector outoregressiemodelle 'n model vir cointegrating veranderlikes staat-ruimte modelle impulsrespons en variansie ontbinding ontleding nuwe dinamiese faktor modelle Meerveranderlike GARCH n algemene kennis van Stata en 'n graadvlak kursus in regressie-analise of soortgelyke ervaring. Op die oomblik is daar geen geskeduleerde sessies van hierdie kursus. Wil jy in kennis gestel word van alle opkomende opleidingsgeleenthede Sign up for our gerieflik e-pos kennisgewings. Inskrywing is beperk. Hierdie kursus word aangebied in beide klaskamer en web-gebaseerde instellings. Klaskamer opleidingskursusse is tweedaagse kursusse wat hardloop 8:30-16:30 elke dag. Hierdie kursusse plaasvind by 'n opleidingsentrum waar rekenaars met Stata geïnstalleer word. 'N kontinentale ontbyt, middagete, en 'n middag snack sal ook voorsien word die ontbyt is beskikbaar voor die kursus begin. Web-gebaseerde opleiding kursusse is vierdaagse kursusse wat hardloop 12:00-15:30 Sentrale tyd elke dag. Jy sal voorsien word van 'n tydelike Stata lisensie om te installeer op jou rekenaar, 'n gedrukte kopie van die kursusnotas, en al die loop datastelle sodat jy kan maklik volg saam. Hier is meer oor hoe ons web-gebaseerde kursusse werk, kyk 'n video demonstrasie, en vind tegniese vereistes vir deelname aan hierdie tipe training. Autoregressivemoving-gemiddelde model Bron: en. wikipedia. org/wiki/Autoregressivemoving-averagemodel Opdateer: 2016- 08-19T01: 38Z In die statistiese ontleding van tydreekse. autoregressivemoving-gemiddelde (ARMA) modelle bied 'n spaarsamige beskrywing van 'n (swak) stilstaande stogastiese proses in terme van twee polinome, een vir die motor regressie en die tweede vir die bewegende gemiddelde. Die algemene ARMA model is beskryf in die 1951 tesis van Peter Whittle. Hipotesetoetsing in tydreeksanalise. en dit is gewild in die 1971 boek deur George E. P. Box en Gwilym Jenkins. Gegewe 'n tydreeks van data X t. die ARMA model is 'n hulpmiddel vir die begrip en, miskien, die voorspelling van toekomstige waardes in hierdie reeks. Die model bestaan ​​uit twee dele, 'n outoregressiewe (AR) deel en 'n bewegende gemiddelde (MA) deel. Die AR deel behels agteruit die veranderlike op sy eie uitgestel (dit wil sê verlede) waardes. Die MA deel behels modellering van die foutterm as 'n lineêre kombinasie van die dwaling terme voorkom gelyktydig en op verskillende tye in die verlede. Die model word gewoonlik na verwys as die ARMA (p, q) model waar p die einde van die outoregressiewe deel en Q is aan die orde van die bewegende gemiddelde deel (soos hieronder gedefinieer). ARIMA modelle kan geskat word na aanleiding van die Box-Jenkins benadering. Inhoud outoregressiewe model Die notasie AR (p) verwys na die outoregressiewe model van orde p. Die AR (p) model is geskryf Sommige beperkinge is nodig op die waardes van die parameters so dat die model stilstaande bly. Byvoorbeeld, prosesse in die AR (1) model met 1 1 is nie stilstaan. Moving-gemiddelde model Die notasie MA (Q) verwys na die bewegende gemiddelde model van orde Q: ARMA model Die notasie ARMA (. P Q) verwys na die model met p outoregressiewe terme en Q bewegende gemiddelde terme. Hierdie model bevat die AR (p) en MA (Q) modelle, Die algemene ARMA model is beskryf in die 1951 tesis van Peter Whittle. wat wiskundige analise (Laurent reeks en Fourier analise) en statistiese inferensie gebruik. 1 2 ARMA modelle is gewild gemaak deur 'n 1971 boek deur George E. P. Box en Jenkins, wat 'n iteratiewe (BoxJenkins) metode vir die keuse en hulle beraming uitgelê. Hierdie metode is nuttig vir lae-orde polinome (van graad drie of meer). 3 Nota oor die fout terme N (0, 2) waar 2 is die variansie. Hierdie aannames kan verswak, maar om dit te doen, sal die eienskappe van die model verander. In die besonder, 'n verandering aan die i. i.d. aanname sou 'n redelik fundamentele verskil maak. Spesifikasie in terme van die lag operateur In sommige tekste die modelle sal gespesifiseer word in terme van die lag operateur L. In hierdie terme dan die AR (p) model word gegee deur die MA (Q) model word gegee deur waar verteenwoordig die polinoom Laastens word die gekombineerde ARMA (bl. Q) model wat deur of meer saaklik, Alternatiewe notasie Sommige skrywers, insluitend Boks. Jenkins amp Reinsel gebruik 'n ander konvensie vir die motor regressie koëffisiënte. 4 Dit laat al die polinome met die lag operateur om te verskyn in 'n soortgelyke vorm regdeur. So het die ARMA model sal geskryf word as Pas modelle ARMA modelle in die algemeen kan nie wees nie, na die keuse van p en q. toegerus deur kleinste kwadrate regressie na die waardes van die parameters wat die foutterm verminder kry. Dit word algemeen beskou as 'n goeie praktyk om die kleinste waardes van p en q wat 'n aanvaarbare pas om die data te voorsien vind. Vir 'n suiwer AR model die Yule-Walker vergelykings kan gebruik word om 'n geskikte lewer. Dit vind van toepaslike waardes van p en q in die ARMA (p, q) model gefasiliteer kan word deur die plot die gedeeltelike outokorrelasiefunksies vir 'n skatting van p. en so ook die gebruik van die outokorrelasiefunksies vir 'n skatting van q. Verdere inligting kan verkry word deur die oorweging van dieselfde funksies vir die residue van 'n model wat toegerus is met 'n aanvanklike seleksie van p en q. Brock Well amp Davis beveel die gebruik van AICC vir die vind van p en q. 5 Die implementering in statistiek pakkette In R. die ARIMA funksie (in die standaard pakket statistieke) is gedokumenteer in ARIMA Modellering van tydreekse. Uitbreiding pakkette bevat wat verband hou en uitgebreide funksionaliteit, bv die tseries pakket sluit 'n ARMA funksie, gedokumenteer in te pas ARMA modelle Tydreekse die fracdiff pakket bevat fracdiff () vir effens geïntegreer ARMA prosesse, ens Die CRAN taak oog op Tydreekse bevat skakels na die meeste van hulle nie. Mathematica het 'n volledige biblioteek van tydreekse funksies insluitend ARMA. 6 MATLAB sluit funksies soos ARMA en ar te AR, Arx (outoregressiewe eksogene), en ARMAX modelle te skat. Sien System Identifikasie Gereedskap en Ekonometrie Gereedskap vir meer inligting. Statsmodels Python module sluit baie modelle en funksies vir tydreeksanalise, insluitend ARMA. Voorheen deel van Scikit-leer is dit nou losstaande en integreer goed met Pandas. Sien hier vir meer besonderhede. PyFlux het 'n Python-gebaseerde implementering van ARIMAX modelle, insluitend Bayes ARIMAX modelle. Sien hier vir meer inligting. IMSL Numeriese Biblioteke is biblioteke van numeriese analise funksies insluitend ARMA en ARIMA prosedures in standaard programmeertale soos C, Java, C, en Fortran geïmplementeer. Gretl kan ook skat ARMA model, kyk hier waar sy genoem. GNU Octave kan AR modelle skat met behulp van funksies van die ekstra pakket oktaaf-smee. Stata sluit die funksie ARIMA wat kan skat ARMA en ARIMA modelle. Sien hier vir meer besonderhede. SuanShu is 'n Java biblioteek van numeriese metodes, insluitende omvattende statistieke pakkette, waarin eenveranderlike / meerveranderlike ARMA, ARIMA, ARMAX, ens in 'n objekgeoriënteerde benadering modelle geïmplementeer. Hierdie implementering is gedokumenteer in SuanShu, 'n Java numeriese en statistiese biblioteek. SAS het 'n ekonometriese pakket, ETS, wat ARIMA modelle skat. Sien hier vir meer besonderhede. Aansoeke ARMA is toepaslik wanneer 'n stelsel is 'n funksie van 'n reeks van waargeneem skokke (die MA deel) verduideliking asook nodig as sy eie gedrag. Byvoorbeeld, kan aandeelpryse word geskok deur fundamentele inligting asook uitstal tegniese trending en gemiddelde-terugkeer effekte as gevolg van deelnemers aan die mark. Veralgemenings Die afhanklikheid van X t op verlede waardes en die fout terme t word aanvaar lineêre te wees, tensy anders vermeld. As die afhanklikheid is lineêre, is die model wat spesifiek genoem lineêre bewegende gemiddelde (NMA), nie-lineêre outoregressiewe (NAR), of nie-lineêre autoregressivemoving-gemiddelde (NARMA) model. Autoregressivemoving-gemiddelde modelle veralgemeen kan word op ander maniere. Sien ook outoregressiewe voorwaardelike heteroskedasticity (Arch) modelle en outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde (ARIMA) modelle. As veelvuldige tydreeks is om dan aangebring word 'n vektor ARIMA (of VARIMA) model kan toegerus. As die tyd-reeks betrokke uitstallings lang geheue dan kan fraksionele ARIMA (FARIMA, soms genoem ARFIMA) modellering gepas wees: sien outoregressiewe effens geïntegreerde bewegende gemiddelde. As die data is vermoedelik seisoenale effekte bevat, kan dit gemodelleer word deur 'n SARIMA (seisoenale ARIMA) of 'n periodieke ARMA model. Nog 'n veralgemening is die multi skaal outoregressiewe (MAR) model. A MAR model is deursoek met die knope van 'n boom, terwyl 'n standaard (diskrete tyd) outoregressiewe model is deursoek met heelgetalle. Let daarop dat die ARMA model is 'n eenveranderlike model. Uitbreidings vir die meerveranderlike geval is die vector-motor regressie (VAR) en vector-motor regressie Moving-Gemiddeld (VARMA). Autoregressivemoving-gemiddelde model met eksogene insette model (ARMAX model) Die notasie ARMAX (bl. Q. B) verwys na die model met p outoregressiewe terme, Q bewegende gemiddelde terme en b eksogene insette terme. Hierdie model bevat die AR (p) en MA (Q) modelle en 'n lineêre kombinasie van die laaste b terme van 'n bekende en eksterne tydreekse. Dit word gegee deur: Sommige lineêre variante van modelle met eksogene veranderlikes is gedefinieer: sien byvoorbeeld Nonlinear outoregressiewe eksogene model. Statistiese pakkette implementeer die ARMAX model deur middel van die gebruik van eksogene of onafhanklike veranderlikes. Sorg moet gedra word tydens die interpretasie van die opbrengs van die pakkette, omdat die beraamde parameters gewoonlik (byvoorbeeld, in R 7 en Gretl) verwys na die regressie: waar mt inkorporeer al eksogene (of onafhanklike) veranderlikes: Sien ook verwysings Hannan, Edward James (1970). Meervoudige tydreekse. Wiley reeks in waarskynlikheid en wiskundige statistiek. New York: John Wiley and Sons. 160 Whittle, P. (1951). Hipotesetoetsing in Tydreeksanalise. Almquist en Wicksell. 160 Whittle, P. (1963). Voorspelling en verordening. Engels Universiteite Press. ISBN 1600-8166-1147-5. 160 Gepubliseer as: Whittle, P. (1983). Voorspelling en Regulasie deur Lineêre Minste-Square aanvaar. Universiteit van Minnesota Press. ISBN 1600-8166-1148-3. 160 Hannan amp Deistler (1988 p 227.): Hannan, E. J. Deistler, Manfred (1988). Statistiese teorie van lineêre stelsels. Wiley reeks in waarskynlikheid en wiskundige statistiek. New York: John Wiley and Sons. 160 Box, George Jenkins, Gwilym M. Reinsel, Gregory C. (1994). Tydreeksanalise: Vooruitskatting en beheer (Derde red.). Prentice-Hall. ISBN 1600130607746. 160 Brock Well, P. J. Davis, R. A. (2009). Tyd Reeks: Teorie en Metodes (2nd ed.). New York: Springer. p.160273. ISBN 1609781441903198. 160 Tyd reeks funksies in Mathematica ARIMA Modellering van tydreekse. R dokumentasie Verdere leesstof Mills, Terence C. (1990). Tydreeks Tegnieke vir Ekonome. New York: Cambridge University Press. ISBN 1600521343399. 160 Percival, Donald B. Walden, Andrew T. (1993). Spectraalanalyse vir Fisiese Aansoeke. New York: Cambridge University Press. ISBN 160052135532X. 160Forecasting - outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde (ARIMA) Hierdie diens implemente outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde (ARIMA) om voorspellings te produseer gebaseer op die historiese data wat verskaf is deur die gebruiker. Sal die vraag na 'n spesifieke produk te verhoog vanjaar Kan ek voorspel my produk verkope vir die Kersseisoen, sodat ek effektief kan beplan my inventaris voorspellingsmodelle is geneig om sulke vrae aan te spreek. Gegewe die afgelope data, hierdie modelle te ondersoek verborge tendense en seisoenaliteit om toekomstige tendense te voorspel. Probeer blou masjien Leer gratis Geen kredietkaart of blou inskrywing nodig. Begin nou GT Hierdie web diens deur gebruikers moontlik deur 'n foon kan verteer word, deur middel van 'n webwerf, of selfs op 'n plaaslike rekenaar, byvoorbeeld. Maar die doel van die web diens is ook om te dien as 'n voorbeeld van hoe blou masjien Leer gebruik kan word om die web dienste te skep bo-op R-kode. Met net 'n paar lyne van R-kode en klik van 'n knoppie binne blou masjien Leer Studio, kan 'n eksperiment word geskep met R-kode en gepubliseer as 'n web diens. Die web diens kan dan na die blou Marketplace gepubliseer en verteer deur gebruikers en toestelle regoor die wêreld met geen opstel infrastruktuur deur die skrywer van die web diens. Verbruik van web dienste Hierdie diens aanvaar 4 argumente en bereken die ARIMA voorspellings. Die insette argumente is: Frekwensie - Dui die frekwensie van die rou data (daagliks / weekliks / maandeliks / kwartaalliks / jaarlikse). Horizon - Toekomstige voorspelling tydraamwerk. Datum - Voeg in die nuwe tydreeksdata vir tyd. Waarde - Voeg in die nuwe tydreeksdata waardes. Die uitset van die diens is die berekende voorspelling waardes. Monster insette kan wees: Frequency - 12 Horizon - 12 Datum - 1/15/20122/15/20123/15/20124/15/20125/15/20126/15/20127/15/20128/15/20129/15/201210 / 15/201211/15/201212/15/2012 1/15/20132/15/20133/15/20134/15/20135/15/20136/15/20137/15/20138/15/20139/15/201310 / 15/201311/15/201312/15/2013 1/15/20142/15/20143/15/20144/15/20145/15/20146/15/20147/15/20148/15/20149/15/2014 Waarde - 3.4793.683.8323.9413.7973.5863.5083.7313.9153.8443.6343.5493.5573.7853.7823.6013.5443.5563.653.7093.6823.511 3.4293.513.5233.5253.6263.6953.7113.7113.6933.5713.509 Hierdie diens, as gasheer op die blou Marketplace, is 'n OData diens hierdie mag genoem word deur die pos of kry metodes. Daar is verskeie maniere om die verbruik van die diens in 'n outomatiese mode ( 'n voorbeeld app is hier). Begin C-kode vir web diens verbruik: Skep van web diens Dit web diens is geskep met behulp van blou masjien Leer. Vir 'n gratis toets, sowel as inleidende video's op die skep van eksperimente en publiseer web dienste. sien blou / ml. Hier is 'n kiekie van die eksperiment wat die web diens en voorbeeld kode vir elk van die modules in die eksperiment. Van binne blou masjienleer, is 'n nuwe leeg eksperiment geskep. Monster insette data is gelaai met 'n vooraf gedefinieerde data skedule. Gekoppel aan die data-skedule is 'n uitvoer R script module, wat die ARIMA voorspelling model met behulp van auto. arima en voorspelling funksies van R. Medley vloei genereer: Module 1: Module 2: Beperkings Dit is 'n baie eenvoudige voorbeeld vir ARIMA vooruitskatting. Soos gesien kan word uit die voorbeeld kode hierbo, vang geen fout is geïmplementeer, en die diens aanvaar dat al die veranderlikes is deurlopende / positiewe waardes en die frekwensie moet 'n heelgetal groter as 1. wees Die lengte van die datum en waarde vektore moet wees dieselfde. Die datum veranderlike moet voldoen aan die formaat mm / dd / jjjj. Vrae Vir vrae oor die verbruik van die web diens of publikasie te mark, kyk hier.