الانحدار الحركة من المتوسط - نموذج قوات الدفاع الشعبي

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 بلدك هناك عدد من النهج لنمذجة السلاسل الزمنية. نحن نوجز بعض من الأساليب الأكثر شيوعا أدناه. الاتجاه، الموسمية، التحلل المتبقي نهج واحد هو تحلل السلاسل الزمنية في اتجاه، الموسمية، والمكون المتبقي. والتجانس الأسي الثلاثي مثال على هذا النهج. مثال آخر، يسمى لووس الموسمية، يقوم على المربعات الصغرى المرجح محليا ويناقشها كليفلاند (1993). نحن لا نناقش اللوز الموسمية في هذا الدليل. الطرائق القائمة على التردد هناك طريقة أخرى، تستخدم عادة في التطبيقات العلمية والهندسية، وهي تحليل السلسلة في مجال التردد. ويرد مثال على هذا النهج في نمذجة مجموعة بيانات نوع جيبية في دراسة حالة انحراف الحزمة. المؤامرة الطيفية هي الأداة الأساسية لتحليل التردد من السلاسل الزمنية. نماذج الانحدار الذاتي (أر) إن الأسلوب المشترك لنمذجة السلاسل الزمنية المتغيرة أحادية المتغير هو نموذج الانحدار الذاتي (أر): xt دلتا phi1 X phi2 X كدوتس فيب X عندما تكون (شت) هي السلسلة الزمنية، تكون (أت) ضوضاء بيضاء ودلتا اليسار (1 - مجموع ص في الحق) مو. مع (مو) يدل على عملية يعني. نموذج الانحدار الذاتي هو ببساطة الانحدار الخطي للقيمة الحالية للسلسلة ضد واحد أو أكثر من القيم السابقة للسلسلة. وتسمى قيمة (p) ترتيب نموذج أر. نماذج أر يمكن تحليلها مع واحدة من الطرق المختلفة، بما في ذلك التقنيات الخطية المربعات الصغرى القياسية. لديهم أيضا تفسير مباشر. نماذج المتوسط ​​المتحرك (ما) هناك أسلوب مشترك آخر لنمذجة نماذج السلاسل الزمنية المتغيرة أحادية المتغير وهو نموذج المتوسط ​​المتحرك: شت مو في - ثيتا A - ثيتا A - كدوتس - ثيتاق A، حيث (شت) هي السلسلة الزمنية (مو) ) هو متوسط ​​السلسلة، (A) هي عبارة عن ضوضاء بيضاء، و (theta1، و لدوتس، و ثيتاق) هي معلمات النموذج. وتسمى قيمة (q) ترتيب نموذج ما. أي أن نموذج المتوسط ​​المتحرك هو من الناحية المفاهيمية انحدار خطي للقيمة الحالية للسلسلة ضد الضوضاء البيضاء أو الصدمات العشوائية لقيمة أو أكثر من القيم السابقة للسلسلة. ويفترض أن الصدمات العشوائية في كل نقطة تأتي من نفس التوزيع، وهو عادة توزيع طبيعي، مع موقع في الصفر ومقياس ثابت. ويتمثل التمييز في هذا النموذج في أن هذه الصدمات العشوائية تروج لقيم مستقبلية من السلاسل الزمنية. تركيب تقديرات ما هو أكثر تعقيدا من مع نماذج أر لأن شروط الخطأ غير قابلة للرصد. وهذا يعني أن إجراءات التكرار غير الخطية المتكررة تحتاج إلى استخدامها بدلا من المربعات الصغرى الخطية. نماذج ما أيضا تفسير أقل وضوحا من نماذج أر. في بعض الأحیان یقترح أسف و باسف أن نموذج ما سیکون خیار نموذج أفضل وأحيانا ینبغي استخدام کل من المصطلحات أر و ما في نفس النموذج (انظر القسم 6.4.4.5). ومع ذلك، لاحظ أن عبارات الخطأ بعد ملاءمة النموذج يجب أن تكون مستقلة وتتبع الافتراضات القياسية لعملية أحادية المتغير. قام بوكس ​​وجينكينز بنشر نهج يجمع بين المتوسط ​​المتحرك ونهج الانحدار الذاتي في كتاب تحليل السلاسل الزمنية: التنبؤ والسيطرة (بوكس، جينكينز، و راينزيل، 1994). وعلى الرغم من أن كلا من نهجي الانحدار الذاتي والمتوسط ​​المتحرك كانا معروفا بالفعل (وقد تم التحقيق فيهما في الأصل من قبل يول)، فإن مساهمة بوكس ​​و جينكينز كانت في وضع منهجية منهجية لتحديد وتقدير النماذج التي يمكن أن تتضمن كلا النهجين. وهذا يجعل نماذج بوكس ​​جينكينز فئة قوية من النماذج. وستناقش األقسام العديدة التالية هذه النماذج بالتفصيل. نموذج الانحدار الذاتي النموذجي المتوسط ​​المتحرك (أر) نموذج الانحدار الذاتي النموذجي (أرما) نموذج الانحدار الذاتي النموذجي (أر) النموذج المتحرك المتحرك (أسف) يقدم هذا الفصل العديد من النماذج الاحتمالية الشائعة الاستخدام لتحليل السلاسل الزمنية. ويناقش بإيجاز الأنواع الثلاثة من النماذج: نموذج المتوسط ​​المتحرك (ما)، ونموذج الانحدار الذاتي (أر)، ونموذج المتوسط ​​المتحرك للانحدار الذاتي (أرما) التي تستخدم لوصف السلاسل الزمنية الثابتة. وباإلضافة إىل ذلك، نظرا ألن أنواع معينة من عدم االستقالل ميكن التعامل معها عن طريق االختالف، يدرس الفصل أيضا فئة منوذج املتوسط املتحرك املتكامل) أريما (. ويبدو أن هناك ارتباك فيما يتعلق بفكرة الاستبانة والسببية لنماذج أر (أرما بشكل عام). ويوضح الفصل هذا الغموض. فائدة نماذج أرما تكمن في تمثيلها الشاذ. كما هو الحال في الحالات أر و ما، خصائص خصائص أرما يمكن أن تكون عادة ما تتميز بوظائف الارتباط الذاتي (أسف). وبما أننا نعالج عادة سلسلة زمنية قبل تحليلها (على سبيل المثال، إزالة الإشارات)، فمن الطبيعي النظر في تعميم نماذج أرما، نموذج أريما. مصطلحات المفردات الخاضعة للسيطرة الذاتية وظيفة الارتباط الذاتي الانحدار الذاتي المتكامل المتوسط ​​المتحرك لعملية الانحدار الذاتي نموذج الانحدار الذاتي المتوسط ​​المتحرك لعملية الانتقال المتوسط ​​النموذجي