การย้าย ค่าเฉลี่ย พหุนาม ma ต้อง เป็น ผกผัน

ขั้นตอนของ UCM คำสั่ง IRREGULAR ประกอบด้วยองค์ประกอบที่ผิดปกติในแบบจำลองสามารถมีได้มากที่สุดคำจำกัดความ IRREGULAR ในข้อกำหนดของแบบจำลองส่วนประกอบที่ผิดปกติสอดคล้องกับข้อผิดพลาดโดยรวมในโมเดลโดยค่าเริ่มต้นองค์ประกอบที่ผิดปกติจะถูกจำลองเป็นสัญญาณรบกวนสีขาวนั่นคือ เป็นลำดับของอิสระที่กระจายตัวเหมือนกันศูนย์ - ค่าเฉลี่ยตัวแปรสุ่มแบบสุ่มอย่างไรก็ตามคุณสามารถกำหนดให้เป็นแบบอัตโนมัติเฉลี่ย ARMA กระบวนการเฉลี่ยตัวเลือกสำหรับการระบุรูปแบบ ARMA สำหรับส่วนประกอบที่ผิดปกติจะได้รับใน ARMA แยกย่อย ตัวเลือกในคำสั่งนี้ช่วยให้คุณสามารถระบุรูปแบบขององค์ประกอบที่ผิดปกติและนำเสนอการประมาณค่าได้ตัวอย่างที่สองของคำสั่ง IRREGULAR จะได้รับในตัวอย่างแรกคำชี้แจงจะอยู่ในรูปแบบที่ง่ายที่สุดทำให้เกิดการรวมองค์ประกอบที่ไม่สม่ำเสมอ เสียงสีขาวที่มีความแปรปรวนที่ไม่รู้จักข้อความต่อไปนี้แสดงค่าเริ่มต้นสำหรับสัญญาณรบกวนสีขาว v ariance เพื่อใช้ในกระบวนการประมาณค่าพารามิเตอร์ที่ไม่ใช่เชิงเส้นนอกจากนี้ยังขอการพิมพ์ของการประมาณการที่ราบเรียบของ irregulars เรียบมีประโยชน์ในการวินิจฉัยแบบจำลองค่าของค่าที่ระบุไว้ในตัวเลือก VARIANCE นอกจากนี้ยังดูตัวเลือก NOEST ใน ARMA ย่อยส่วนกำหนด. POT PLOT FILTER PLOT SMOOTH PLOT FILTER SMOOTH. request พล็อตการประมาณค่าที่กรองหรือเรียบของส่วนประกอบที่ผิดปกติ DRUKE FILTER PRINT SMOOTH DRINK FILTER SMOOTH ต้องการพิมพ์ค่าประมาณการที่กรองหรือเรียบขององค์ประกอบที่ไม่สม่ำเสมอระบุค่าเริ่มต้นสำหรับในระหว่าง กระบวนการประมาณค่าพารามิเตอร์ใด ๆ ที่ไม่เป็นค่าลบรวมถึงศูนย์เป็นค่าเริ่มต้นที่ยอมรับได้ข้อมูลจำเพาะของ ARMA ส่วนนี้จะระบุรายละเอียดของตัวเลือกสำหรับการระบุรูปแบบ ARMA สำหรับส่วนประกอบที่ผิดปกติข้อกำหนดของรูปแบบ ARMA ต้องใช้สัญกรณ์บางอย่างซึ่งอธิบายไว้ก่อนยกตัวอย่าง ผู้ดำเนินการ backshift ที่อยู่ในลำดับใด ๆ พลังที่มากขึ้นในการแสดงการเลื่อนขนาดใหญ่สำหรับ ตัวอย่างเช่นลำดับแบบสุ่มตาม ARMA p, q P, Q model ที่มีลำดับ autoregressive ไม่มีคำสั่ง, autoregressive ตามฤดูกาล, คำสั่ง average nedicasonal moving average, และ average average order ตามฤดูกาลถ้าเป็นไปตามสมการความแตกต่างดังต่อไปนี้ที่ระบุในเงื่อนไขของ พหุนามในตัวดำเนินการ backshift ซึ่งเป็นลำดับเสียงสีขาวและเป็นชื่อย่อสกุลของฤดูกาลและเป็นคำสั่งซื้อ,,, และตามลำดับซึ่งสามารถเป็นจำนวนเต็ม nonnegative ใด ๆ ความยาวฤดูกาลต้องเป็นจำนวนเต็มบวกเช่น satisfies ARMA โมเดล 1,1 และถ้ามีค่าสัมประสิทธิ์บางส่วนและลำดับสัญญาณรบกวนสีขาวจะเหมือนกับรูปแบบ ARMA 1,1 1,1 ถ้าเป็นค่าสัมประสิทธิ์บางส่วนและลำดับสัญญาณรบกวนสีขาวกระบวนการ ARMA จะหยุดนิ่งและไม่สามารถย้อนกลับได้ถ้า การกำหนดพหุนามและมีรากเหง้าอยู่นอกวงกลมของหน่วยซึ่งค่าสัมบูรณ์ของพวกเขามีขนาดใหญ่กว่า 1 0 อย่างแน่นอนสันนิษฐานว่ารูปแบบ ARMA ที่ระบุสำหรับส่วนประกอบที่ผิดปกติอยู่นิ่ง และ invertible คือค่าสัมประสิทธิ์ของพหุนามและมีข้อ จำกัด เพื่อให้ stationarity และ invertibility conditions เป็นที่น่าพอใจสัมประสิทธิ์ที่ไม่รู้จักของชื่อย่อเหล่านี้จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของเวกเตอร์พารามิเตอร์แบบที่ใช้ข้อมูลโดยประมาณสัญกรณ์สำหรับคลาสที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิด แบบจำลองอัตถิภาวนิยมแบบเคลื่อนที่เฉลี่ย ARIMA แบบนอกจากนี้ยังได้รับนี่เป็นลำดับสุ่มตาม ARIMA p, d, q p, d, q รุ่นถ้าสำหรับจำนวนเต็ม nonnegative และชุด differiated ตาม ARMA p, q P, Q model จำนวนเต็มและเรียกว่าคำสั่ง differening ตามฤดูกาลและตามฤดูกาลตามลำดับคุณสามารถระบุรูปแบบ ARIMA ได้โดยใช้คำสั่ง DEPLAG เพื่อระบุคำสั่ง differencing และโดยใช้คำสั่ง IRREGULAR สำหรับข้อกำหนด ARMA ดูตัวอย่าง 34 8 สำหรับตัวอย่างของ ARIMA คุณสามารถใช้ Brockwell and Davis 1991 เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับรุ่น ARIMA ได้คุณสามารถใช้ตัวเลือก IRREGULAR s tatement เพื่อระบุรูปแบบ ARMA ที่ต้องการและเพื่อขอพิมพ์และกราฟิกเอาท์พุทตัวอย่างของคำสั่ง IRREGULAR จะได้รับต่อไปคำแถลงต่อไปนี้ระบุองค์ประกอบที่ไม่ต่อเนื่องซึ่งถูกจำลองเป็นกระบวนการ ARMA 1,1 นอกจากนี้ยังได้ร้องขอการวางแผนการคำนวณแบบเรียบ คำแถลงดังต่อไปนี้ระบุรูปแบบ ARMA 1,1 1,1 นอกจากนี้ยังกำหนดค่าสัมประสิทธิ์ของพหุนามพหุนามตามค่าเฉลี่ยของฤดูกาลแรกเป็น 0 1 ค่าสัมประสิทธิ์อื่น ๆ และความแปรผันของความแปรปรวนของสีขาวโดยประมาณจะใช้ข้อมูลระบุค่าเริ่มต้นของ ค่าสัมประสิทธิ์ของพหุนาม autoregressive nonseasonive คำแถลง IRREGULAR ใช้เพื่อรวมองค์ประกอบที่ผิดปกติในแบบจำลองสามารถมีได้มากที่สุดหนึ่งคำสั่ง IRREGULAR ในข้อกำหนดรูปแบบส่วนประกอบที่ผิดปกติสอดคล้องกับข้อผิดพลาดโดยรวมโดยรวมในรูปแบบโดยค่าเริ่มต้นที่ผิดปกติ เป็นรูปแบบเป็นเสียงสีขาวที่เป็นลำดับของอิสระกระจายเหมือนกันศูนย์ - เฉลี่ยตัวแปรแบบสุ่ม Gaussian อย่างไรก็ตามในฐานะที่เป็นคุณลักษณะทดลองในขั้นตอน UCM นี้คุณยังสามารถจำลองโมเดลเป็นกระบวนการ ARMA แบบเคลื่อนที่เฉลี่ยโดยอัตโนมัติตัวเลือกสำหรับการระบุรูปแบบ ARMA สำหรับส่วนประกอบที่ผิดปกติจะมีอยู่ใน ARMA แยกย่อยข้อกำหนดใน คำสั่งนี้ช่วยให้คุณสามารถระบุค่าของและส่งออกการคาดการณ์ของเป็นค่าเริ่มต้นได้โดยประมาณโดยใช้ข้อมูลสองตัวอย่างของคำสั่ง IRREGULAR จะได้รับในตัวอย่างแรกแถลงการณ์อยู่ในรูปแบบที่ง่ายที่สุดซึ่งส่งผลให้มีการรวม องค์ประกอบที่ไม่สม่ำเสมอซึ่งเป็นสัญญาณรบกวนสีขาวที่มีความแปรปรวนที่ไม่รู้จักแถลงการณ์ต่อไปนี้ให้ค่าเริ่มต้นสำหรับใช้ในกระบวนการประมาณค่าพารามิเตอร์แบบไม่เชิงเส้นนอกจากนี้ยังขอการพิมพ์การคาดการณ์ที่ราบเรียบของข้อมูลที่ราบเรียบจะเป็นประโยชน์ในการวิเคราะห์แบบจำลอง ของค่าที่ระบุไว้ในออปชั่น VARIANCE. PLOT FILTER PLOT SMOOTH PLOT FILTER ที่ตื้นมาก ๆ ต้องการการวางแผนของ Este ที่กรองหรือเรียบ คู่ขององค์ประกอบที่ไม่สม่ำเสมอหมึกพิมพ์ภาพพิมพ์อย่างนุ่มนวลพิมพ์ FILTER SMOOTH ต้องการการพิมพ์ของการประมาณการกรองหรือเรียบขององค์ประกอบที่ไม่สม่ำเสมอระบุค่าเริ่มต้นสำหรับในระหว่างกระบวนการประมาณค่าใด ๆ ค่าที่ไม่ลบซึ่งรวมถึงศูนย์เป็นค่าเริ่มต้นที่ยอมรับได้ ข้อกำหนด ARMA ส่วนนี้จะอธิบายถึงตัวเลือกสำหรับการระบุรูปแบบ ARMA สำหรับส่วนประกอบที่ผิดปกติข้อกำหนดของรูปแบบ ARMA ต้องใช้สัญกรณ์บางอย่างซึ่งอธิบายไว้ก่อนประการแรกแสดงให้เห็นว่าผู้ดำเนินการ backshift ซึ่งเป็นลำดับใด ๆ อำนาจที่สูงขึ้นในการแสดงการเลื่อนขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่นลำดับสุ่มตาม ARMA เฉลี่ย p - ศูนย์, Q P, แบบ Q กับคำสั่ง autoregressive nidsasonal, คำสั่ง autoregressive ตามฤดูกาล, ลำดับความเคลื่อนไหวโดยไม่คำนึงถึงฤดูกาลและลำดับการเคลื่อนที่ตามฤดูกาลโดยเฉลี่ยถ้ามีสมการความแตกต่างดังต่อไปนี้ที่ระบุไว้ใน เงื่อนไขของพหุนามใน backshift operator. where เป็นลำดับสัญญาณสีขาวและเป็นความยาวของฤดูกาล polynomials และเป็นคำสั่งซื้อ,,, และตามลำดับซึ่งสามารถเป็นจำนวนเต็มที่ไม่ติดขัดใด ๆ ความยาวฤดูกาลต้องเป็นจำนวนเต็มบวกตัวอย่างเช่นสอดคล้องกับรูปแบบ ARMA 1,1 และถ้าเป็นค่าสัมประสิทธิ์บางส่วนและลำดับสัญญาณรบกวนสีขาว ในทำนองเดียวกันสามารถตอบสนองความ ARMA 1,1 1,1 รูปแบบถ้าสำหรับสัมประสิทธิ์บางและและลำดับเสียงรบกวนสีขาวกระบวนการ ARMA เป็นนิ่งและ invertible ถ้าพหุนามที่กำหนดและมีรากทั้งหมดของพวกเขานอกวงกลมหน่วยที่เป็นค่าสัมบูรณ์ของพวกเขาอย่างเคร่งครัด มีขนาดใหญ่กว่า 1 0 สันนิษฐานว่ารูปแบบ ARMA ที่ระบุสำหรับส่วนประกอบที่ไม่สม่ำเสมอคือนิ่งและ invertible นั่นคือค่าสัมประสิทธิ์ของพหุนามและมีข้อ จำกัด เพื่อให้ stationarity และเงื่อนไข invertibility มีความพึงพอใจค่าสัมประสิทธิ์ที่ไม่รู้จักของชื่อย่อเหล่านี้จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของ โมเดลเวกเตอร์พารามิเตอร์ที่ใช้ข้อมูลประมาณสัญกรณ์สำหรับคลาสที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบโมเดลแบบ ARIMA ที่เคลื่อนที่ด้วยค่าเฉลี่ยแบบอัตถิภาวนิยมมีให้ที่นี่ ลำดับสุ่มกล่าวต่อไปนี้ ARIMA p, d, q P, D, Q รุ่นถ้าบาง integers nonnegative และชุด differenced ตาม ARMA p, q P, Q รุ่นจำนวนเต็มและเรียกว่า nonseasonal และตามฤดูกาล differencing ตามลำดับคุณสามารถระบุรูปแบบ ARIMA ได้โดยใช้คำสั่ง DEPLAG เพื่อระบุคำสั่ง differencing และโดยใช้คำสั่ง IRREGULAR สำหรับข้อกำหนด ARMA ดูตัวอย่าง 29 8 สำหรับตัวอย่างของ ARIMA 0.1,1,1, 1 ข้อกำหนดรูปแบบ Brockwell และ Davis 1991 สามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ ARIMA models คุณสามารถใช้ตัวเลือกของคำสั่ง IRREGULAR เพื่อระบุรูปแบบ ARMA ที่ต้องการและเพื่อขอพิมพ์และกราฟิกออกตัวอย่างหลายคำสั่ง IRREGULAR จะได้รับในภายหลังข้อความต่อไปนี้ระบุว่าไม่สม่ำเสมอ คอมโพเนนต์ที่ถูกจำลองเป็นกระบวนการ ARMA 1,1 นอกจากนี้ยังขอการวางแผนการคำนวณที่ราบเรียบของข้อความต่อไปนี้ระบุรูปแบบ ARMA 1,1 1,1 นอกจากนี้ยังกำหนดค่าสัมประสิทธิ์ของลำดับแรกของ พหุนามเคลื่อนที่เฉลี่ยพอดีกับ 0 1 ค่าสัมประสิทธิ์อื่น ๆ และค่าความแปรปรวนของเสียงสีขาวถูกประมาณโดยใช้ data. lists ค่าเริ่มต้นของค่าสัมประสิทธิ์ของพหุนาม autoregressive แบบไม่ขึ้นกับตำแหน่ง arima class. arima สร้างออบเจ็กต์รูปแบบสำหรับหน่วยเคลื่อนที่แบบ stationary หรือ unit nonstationary linear time series ซึ่งรวมถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ MA, AR autoregressive, ค่าเฉลี่ย ARMA แบบผสมผสานและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ARIMA แบบบูรณาการ multiplicative season และ linear series ซึ่งรวมถึงคอมโพเนนต์การถดถอย ARIMAX กำหนดแบบจำลองด้วยค่าสัมประสิทธิ์ที่รู้จักค่าสัมประสิทธิ์การประมาณด้วยข้อมูลโดยใช้การประมาณหรือจำลอง โมเดลที่มีการจำลองโดยค่าเริ่มต้นความแปรปรวนของนวัตกรรมเป็นค่าบวก แต่คุณสามารถระบุรูปแบบการแปรปรวนตามเงื่อนไขที่สนับสนุนได้เช่นแบบจำลอง GARCH เอ็มอาร์มาสร้างแบบจำลอง ARIMA ขององศา zeroMdl arima p, D, q สร้าง แบบเวลาเชิงเส้นแบบไม่ใช้เชิงตรรกะโดยใช้การศึกษาระดับปริญญาเอกอัพแบบอัตโนมัติและองศาเซลเซียสเฉลี่ย e q. Mdl arima ชื่อค่าสร้างรูปแบบของชุดข้อมูลเชิงเส้นโดยใช้ตัวเลือกเพิ่มเติมที่ระบุโดยชื่ออย่างน้อยหนึ่งชื่ออาร์กิวเมนต์คู่ค่าชื่อเป็นชื่อคุณสมบัติและค่าเป็นค่าที่สอดคล้องกันชื่อต้องปรากฏภายในเครื่องหมายเดียวคุณสามารถระบุชื่อ - อาร์กิวเมนต์คู่ค่าในลำดับใด ๆ เช่น Name1, Value1 NameN, ValueN. Input Arguments. Note คุณสามารถใช้อาร์กิวเมนต์เหล่านี้สำหรับโมเดล nonseasonal สำหรับรุ่นตามฤดูกาลให้ใช้ไวยากรณ์ name-value Operator โอเปอเรเตอร์โอเปอเรเตอร์ L ถูกกำหนดให้เป็น L iytyti คุณสามารถสร้างพหุนามของตัวดำเนินการล่าช้าโดยใช้พวกเขาเพื่อย่อสัญกรณ์และแก้สมการเชิงเส้นแตกต่างกันความยาว polynomials ตัวดำเนินการ lag ในชุดคำจำกัดความของชุดคำสั่งเชิงเส้นเป็นเวลา L 1 L 2 L 2 p L p ซึ่งเป็นพหุนาม autoregressive ระดับ p L 1 L 2 L 2 q q q ซึ่งเป็นองศา q เคลื่อนที่พหุนามเฉลี่ย L 1 p 1 L p 1 p 2 L p 2 p s L p s ซึ่งเปนพหุนามอัตถิภิภาพตามฤดูกาล L 1 q 1 L q 1 q 2 L q 2 qs L qs ซึ่งเป็นองศา qs พหุนามค่าเฉลี่ยของพหุนามตามฤดูกาล Linear Time Series Model. A แบบจำลองเชิงเส้นเวลาสำหรับการตอบสนอง yt และนวัตกรรม t เป็นกระบวนการสุ่มที่มีรูปแบบ. ytc 1 yt 1 pytpt 1 t 1 qt q. ในสัญกรณ์ของผู้ให้บริการล่าช้าแบบจำลองนี้เป็นแบบจำลองของชุดข้อมูลทั่วไปซึ่งประกอบด้วย differencing, multiplicative seasonality และ differencing ตามฤดูกาลคือ L 1 LDL 1 L s D sytc LL t สัมประสิทธิ์ของ polynomials autonomous nonseason และตามฤดูกาล L และ L สอดคล้องกับ AR และ SAR ตามลำดับองศาของพหุนามเหล่านี้เป็น p และ ps ในทำนองเดียวกันสัมประสิทธิ์ของพหุนาม L และ L สอดคล้องกับ MA และ SMA องศาของพหุนามเหล่านี้คือ q และ qs ตามลำดับ polynomials 1 LD และ 1 L s D s มีระดับของการผสมผสานตามฤดูกาลและตามฤดูกาล D และ D s ตามลำดับหมายเหตุที่ s ตรงกับคุณสมบัติแบบจำลอง D ฤดูกาลเป็น 1 ถ้า Seasonality ไม่ใช่ 0 และนั่นก็คือซอฟต์แวร์ที่ใช้การเรียงลำดับตามฤดูกาลตามลำดับแรกหาก Seasonality 1. คุณสามารถขยายโมเดลนี้ได้โดยรวมเมทริกซ์ของข้อมูล predictor สำหรับรายละเอียดดู ARIMA Model รวมทั้ง Covariates ภายนอกความต้องการของStationaryที่นี่ t มีค่าเฉลี่ย 0, variance 2 และ ovts 0 0 สำหรับ ts อยู่นิ่งถ้าค่าที่คาดหวังความแปรปรวนและความแปรปรวนร่วมระหว่างองค์ประกอบของชุดมีความเป็นอิสระจากเวลาตัวอย่างเช่นรุ่น MA q ด้วย c 0 เป็นแบบคงที่สำหรับทุก q เพราะ. V aryt 2 i 1 ฉี 2 และไม่เป็นอิสระสำหรับ t ทุกจุดเวลา 1. ชุดข้อมูลเวลา ytt 1 T เป็นกระบวนการรากของหน่วยถ้าค่าที่คาดหวังความแปรปรวนหรือความแปรปรวนร่วมเพิ่มขึ้น เวลาต่อมาชุดข้อมูลเวลาจะไม่หยุดนิ่ง 1 Box, G E P G M เจนกินส์และ G C Reinsel Time Series การวิเคราะห์การคาดการณ์และการควบคุม 3 ed Englewood Cliffs, NJ Prentice Hall, 1994. 2 Enders, W ใช้ Econometric Time Series Hoboken, NJ John Wiley Sons, Inc 1995 เลือกประเทศของคุณ