Is Mobile Media Stazionario

Quali sono autoregressivo stazionario (AR), media mobile (MA), e stazionaria misto (ARMA) elabora (AR) processo autoregressivo stazionario autoregressivo stazionario (AR) processi hanno funzioni di autocorrelazione teorici (ACFS) che decadono verso lo zero, invece di tagliare a zero. I coefficienti di autocorrelazione potrebbero alterneranno in segno di frequente, o mostrare un andamento ondulatorio, ma in tutti i casi, essi coda fuori verso lo zero. Al contrario, i processi AR con ordine p hanno funzioni teoriche parziali di autocorrelazione (PACF) che tagliano a zero dopo lag p. (La lunghezza ritardo del picco finale PACF è uguale all'ordine AR del processo, p.) Media mobile (MA) elaborare il ACFS teorici di MA (media mobile) i procedimenti con ordine q tagliato a zero dopo il ritardo q, l'ordine MA del processo. Tuttavia, la loro PACFs teorica decadimento verso lo zero. (La lunghezza ritardo del picco finale ACF è uguale dell'ordine MA del processo, q.) Stazionari (ARMA) Processi stazionari mista (ARMA) processo misto mostrano una miscela di caratteristiche AR e MA. Sia l'ACF teorico e PACF coda fuori verso lo zero. Copyright 2016 Minitab Inc. Tutti i diritti Reserved.8.4 modello a media mobile Invece di utilizzare i valori passati della variabile tempo in una regressione, un modello di media mobile utilizza errori di previsione del passato in un modello di regressione-like. y c et theta e theta e puntini theta e, dove et è rumore bianco. Ci riferiamo a questo come un modello MA (q). Naturalmente, noi non osserviamo i valori di et, quindi non è davvero una regressione nel senso comune. Si noti che ogni valore di yt può essere pensato come una media mobile ponderata degli ultimi pochi errori di previsione. Tuttavia, modello a media mobile non deve essere confuso con lo spostamento di smoothing media abbiamo discusso nel capitolo 6. Un modello a media mobile viene utilizzato per prevedere i valori futuri mentre si muove smoothing media viene utilizzato per stimare l'andamento del ciclo dei valori del passato. Figura 8.6: Due esempi di dati da modello a media mobile con parametri diversi. Sinistra: MA (1) con y t 20e t 0.8e t-1. A destra: MA (2) con y t e t - e t-1 0.8e t-2. In entrambi i casi, e t è normalmente distribuito rumore bianco a media nulla e varianza uno. Figura 8.6 mostra alcuni dati da un MA (1) modello e un (2) il modello MA. La modifica dei parametri theta1, punti, risultati thetaq in diversi modelli delle serie storiche. Come per i modelli autoregressivi, la varianza del termine di errore et cambierà solo la scala della serie, non gli schemi. È possibile scrivere qualsiasi modello stazionario AR (p) come modello MA (infty). Ad esempio, utilizzando la sostituzione ripetute, possiamo dimostrare questo per un AR (1) Modello: iniziare YT amp phi1y et amp phi1 (phi1y e) et amp phi12y phi1 E et amp phi13y phi12e phi1 E et amptext fine fornito -1 lt phi1 lt 1, il valore di phi1k otterrà più piccolo come k diventa più grande. Così alla fine si ottiene YT et phi1 e phi12 e phi13 e cdots, un (infty) processo MA. Il risultato inverso vale se imponiamo alcuni vincoli sui parametri MA. Poi il modello MA è chiamato invertibile. Vale a dire, che possiamo scrivere qualsiasi processo invertibile MA (q) come un processo AR (infty). modelli invertibili non sono semplicemente ci permettono di convertire da modelli MA a AR modelli. Hanno anche alcune proprietà matematiche che li rendono più facili da utilizzare nella pratica. I vincoli invertibilità sono simili ai vincoli di stazionarietà. Per un MA (1) Modello: -1lttheta1lt1. Per un MA (2) Modello: -1lttheta2lt1, theta2theta1 gt-1, theta1 - theta2 lt 1. condizioni più complesse valgono per qge3. Anche in questo caso, R si prenderà cura di questi vincoli quando si stima il models. Consider il processo MA ordine infinito definito da ytepsilonta (Epsilon Epsilon.), Dove a è una costante e le epsilonts sono i. i.d. N (0, v) variabile casuale. Qual è il modo migliore per dimostrare che YT è non stazionaria so che ho bisogno di guardare alle radici caratteristiche delle caratteristiche polinomiale e poi giudicare se essi sono al di fuori del cerchio unitario, ma qual è il modo migliore per affrontare questo problema dovrei provare a riscrivere il processo di ordine mA infinito come un processo d'ordine AR finita o è più facile lavorare il processo mA chiesto 19 ottobre 13 ad 21: 11I non so cosa significa dati limitati non stazionario. Così mi vuoi dire assumere dati non stazionari. metodi di livellamento esponenziale compresi i metodi di Holt-Winters sono appropriati per (alcuni tipi di) dati non stazionari. In realtà, sono solo veramente appropriato se i dati non sono stazionarie. L'utilizzo di un metodo di livellamento esponenziale sui dati stazionari non è sbagliato, ma è sub-ottimale. Se per medie mobili, si intende previsione utilizzando una media mobile di recenti osservazioni, che poi è anche bene per alcuni tipi di dati non stazionari. Ma, ovviamente, non funzionerà bene con le tendenze o stagionalità. Se per medie mobili, si intende un modello di media mobile (vale a dire un modello costituito da una combinazione lineare di termini di errore del passato), allora si ha bisogno di una serie temporale stazionaria. Stazionarietà riferisce alla uniformità delle proprietà dei dati. Se si sa che i dati non stazionario, significa che le proprietà utili dei dati non possono essere considerate la stessa per tutta la serie. In tale ipotesi, il motivo per cui vuoi applicare lo stesso filtro o modello per l'intera serie Il mio suggerimento è quello di cercare le proprietà che rimangono le stesse per un tratto di dati e poi cambiamenti ma ancora una volta rimane lo stesso per un altro tratto. quindi cercare un criterio di transizione tra i due diversi tratti di dati. In alternativa, la ricerca per la serie localmente stazionarie. Anche se smoothing è ciò che si vuole, allora vorrei suggerire alcuni metodi smoothing non parametrici come smoothing kernel. Modifica al termine della prima commento: se si conosce la forma precisa di non stazionarietà, o si può approssimare una forma funzionale alla serie, quindi utilizzare le proprietà del modulo per la tua previsione. risposto 20 novembre 13 a 13:42 Questa risposta è estremamente fuorviante. Ci sono serie non stazionarie molto prevedibile, perché la causa della non-stazionarietà può provenire dalla parte deterministica. Ciò che conta è l'alimentazione del componente deterministica alla potenza del componente stocastica in tutto. Per esempio yt e errore gaussiana può essere filtrato molto facilmente, anche se esplode serie e non stazionario da qualsiasi definizione. ndash Cagdas Ozgenc 20 novembre 13 alle 14:00 La vostra risposta 2017 Stack Exchange, Inc