Flytende gjennomsnitt. Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. Først, la oss ta en titt på vår tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2 M2. 5 Klikk i intervallboksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de foregående 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer og daler utjevnet Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon La rger intervallet, jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, desto nærmere beveger gjennomsnittene til de faktiske datapunktene. Dette er et grunnspørsmål på Box-Jenkins MA-modeller. Som jeg forstår, er en MA-modell i utgangspunktet en lineær regresjon av tidsserieverdier Y mot tidligere feilvilkår et e Det vil si at observasjonen Y først regreseres mot sine tidligere verdier YY, og deretter brukes en eller flere Y-hat-verdier som feilvilkårene for MA-modellen. hvordan er feilvilkårene beregnet i en ARIMA 0, 0, 2-modell Hvis MA-modellen brukes uten en autoregressiv del og dermed ingen estimert verdi, hvordan kan jeg muligens få en feilperiode. Skrevet 7. april 12 kl 12 48.MA Modell Estimering. La oss anta en serie med 100 tidspunkter, og si at dette er preget av MA 1-modell uten avskjæring. Da er modellen gitt av. yt varepsilont-theta varpsilon, quad t 1,2, cdots, 100 quad 1. Feilperioden her observeres ikke. For å oppnå dette, foreslår Box et al Tidsserie Analyse Forecasting and Control 3. utgave side 228 at feilperioden er beregnet recursively by. So feilbegrepet for t 1 er varepsilon y theta varepsilon Nå kan vi ikke beregne dette uten å vite verdien av theta For å oppnå dette må vi beregne modellens første eller foreløpige estimat, se Box et al. av nevnte bok, Seksjon 6 3 2 side 202 angir at. Det har blitt vist at de første q autokorrelasjoner av MA q prosess er ikke-null og kan skrives i forhold til modellens parametre som rhok displaystyle frac theta1 theta theta2 theta cdots theta thetaq quad k 1,2, cdots, q Uttrykket ovenfor for rho1, rho2 cdots, rhoq i termen theta1, theta2, cdots, thetaq, leverer q ligninger i q ukjente Foreløpige estimater av theta s kan fås ved å erstatte estimater rk for rhok i over ligning. Notat at rk er estimert autokorrelasjon Det er flere diskusjoner i seksjon 6 3 - Initial Estimater for Parametrene, vennligst les om det Nå, forutsatt at vi oppnår det opprinnelige estimatet theta 0 5 Da er varepsilon y 0 5 varepsilon Nå er et annet problem vi ikke ha verdi for varepsilon0 fordi t starter ved 1, og så kan vi ikke beregne varepsilon1 Heldigvis finnes det to metoder to å skaffe dette. Kondisjonell sannsynlighet. Ubetinget sannsynlighet. Ifølge boks et al. § 7 1 3 side 227 kan verdiene til varepsilon0 erstattes til null som en tilnærming hvis n er moderat eller stor, er denne metoden betinget sannsynlighet Ellers blir ubetinget sannsynlighet brukt, der verdien av varepsilon0 er oppnådd ved tilbakestilling, anbefaler Box et al denne metoden. Les mer om tilbakestillingen ved Seksjon 7 1 4 side 231. Etter å ha oppnådd de opprinnelige estimatene og verdien av varepsilon0, så endelig kan vi fortsette med rekursiv beregning av feilperioden. Så er sluttfasen til es timere parameteren til modellen 1, husk at dette ikke er det foreløpige estimatet lenger. Ved estimering av parameteren theta bruker jeg ikke-lineær estimeringsprosedyre, særlig Levenberg-Marquardt-algoritmen, siden MA-modellene er ikke-lineære på parameteren. Parameterestimering av en autoregressiv Flytende gjennomsnittlig modell. Sett denne artikkelen som Nakano, J Ann Inst Stat Math 1982 34 83 doi 10 1007 BF02481009. En estimator for settet av parametere av en autoregressiv glidende gjennomsnittsmodell er oppnådd ved å anvende metoden for minste kvadrater til logglatt periodogram Det er vist å være asymptotisk effektiv og distribueres normalt under normaliteten og den sirkulære tilstanden til genereringsprosessen. En beregningsmetode er konstruert av Newton-Raphson-metoden. Flere datasimuleringsresultater er gitt for å demonstrere nytten av den foreliggende prosedyre. Anderson, TW 1977 Estimering for autoregressive bevegelige gjennomsnittsmodeller i tids - og frekvensdomenene, Ann Statis t, 5 842 865 MATH MathSciNet Google Scholar. Cleveland, WS 1972 De inverse autokorrelasjoner av en tidsserie og deres applikasjoner, Technometrics, 14 277 298 MATH CrossRef Google Scholar. Clevenson, ML 1970 Asymptotisk effektive estimater av parametrene for en bevegelig gjennomsnittlig tid serier, Ph D Dissertation, Department of Statistics, Stanford University. Davis, HT og Jones, RH 1968 Estimering av innovasjonsvariancen av en stasjonær tidsserie, J Amer Statist Ass, 63 141 149 MATH MathSciNet CrossRef Google Scholar.
Comments
Post a Comment