Modello autoregressivo a media mobile: Wiki The AR notazione (p) si riferisce al modello autoregressivo di ordine p. Il modello AR (p) viene scritto un modello autoregressivo è essenzialmente un filtro risposta impulsiva tutti i poli infinito qualche interpretazione supplementare posizionato su di esso. Alcuni vincoli sono necessari sui valori dei parametri di questo modello in modo che il modello rimane fermo. Ad esempio, i processi in AR (1) modello con 1 1 non sono stazionari. Modello a media mobile MA notazione (q) si riferisce al modello a media mobile di ordine q: modello autoregressivo a media mobile La notazione ARMA (p q.) Si riferisce al modello con i termini p autoregressivi e q in movimento termini medi. Questo modello contiene AR modelli MA (q) (p) e, nota sul termine di errore N (0, 2) dove 2 è la varianza. Queste ipotesi possono essere indeboliti ma in questo modo cambieranno le proprietà del modello. In particolare, una modifica al i. i.d. ipotesi farebbe una differenza piuttosto fondamentale. Specifica in termini di operatore lag In alcuni testi saranno specificati i modelli in termini di operatore di ritardo L. In questi termini allora il modello AR (p) è data da dove rappresenta il modello polinomiale Il MA (q) è data da dove rappresenta il polinomio Infine, il modello combinato ARMA (p. Q) è dato da o più sinteticamente, notazione alternativa alcuni autori, tra cui sicurezza, Jenkins amp Reinsel (1994) utilizzano una convenzione diversa per i coefficienti autoregressivi. Questo consente a tutti i polinomi che coinvolgono l'operatore ritardo di apparire in una forma simile in tutto. Così il modello ARMA sarebbe scritto come modelli di montaggio modelli ARMA in generale possa, dopo aver scelto p e q, essere montato da almeno regressione quadrati per trovare i valori dei parametri che minimizzano il termine di errore. E 'generalmente considerata una buona pratica per trovare i valori più piccoli di p e q che forniscono una misura accettabile per i dati. Per un modello AR pura le equazioni di Yule-Walker possono essere usati per fornire una misura. Ricerca di valori appropriati di p e q in (p q) modello ARMA può essere facilitata riportando le funzioni di autocorrelazione parziali per una stima di p. e similmente utilizzando le funzioni di autocorrelazione per una stima di q. Ulteriori informazioni possono essere raccolte considerando le stesse funzioni per i residui di un modello munito di una prima selezione di pe q. Implementazioni in pacchetti statistiche nel R. pacchetto Tseries include una funzione di arma. La funzione è documentata in Modelli adatti ARMA alla serie temporali. MATLAB include una funzione ar per stimare modelli AR, vedi qui per maggiori dettagli. IMSL numerici sono librerie di funzionalità di analisi numerica, comprese le procedure ARMA e ARIMA implementati in linguaggi di programmazione standard come C, Java, C e Fortran. Gretl può anche stimare modelli ARMA, vedi qui dove la sua menzionato. GNU Octave può stimare modelli AR utilizzando le funzioni del pacchetto aggiuntivo ottava-forge. Applicazioni ARMA è appropriata quando un sistema è una funzione di una serie di shock non osservabili (la parte MA) nonché il proprio comportamento. Ad esempio, i prezzi delle azioni possono essere scioccati da informazioni fondamentali, nonché esporre trend e di ritorno alla media effetti tecnici a causa di partecipanti al mercato. Le generalizzazioni La dipendenza di X t sui valori del passato e le condizioni di errore t si presume che sia lineare se non diversamente specificato. Se la dipendenza è lineare, il modello è specificatamente chiamato un non lineare media mobile (NMA), autoregressive non lineare (NAR), o autoregressivo lineare modello a media mobile (NARMA). Autoregressive modello a media mobile può essere generalizzato in altri modi. Vedere anche autoregressiva modelli di eteroschedasticità condizionale (Arco) e autoregressivi integrati modello a media mobile (ARIMA). Se più serie devono essere montati poi un ARIMA (o VARIMA) modello vettore può essere montato. Se il tempo-serie in questione presenta memoria a lungo poi frazionale ARIMA (Farima, a volte chiamato ARFIMA) modellazione può essere appropriato: vedere autoregressiva media mobile frazionata integrato. Se i dati è pensato per contenere gli effetti stagionali, può essere modellato da un SARIMA (ARIMA stagionale) o un modello periodica ARMA. Un'altra generalizzazione è il modello autoregressivo multiscala (MAR). Un modello MAR è indicizzato dai nodi di un albero, mentre un modello autoregressivo standard (tempo discreto) è indicizzato da numeri interi. Vedere modello autoregressivo multiscala per un elenco di riferimenti. Si noti che il modello ARMA è un modello univariata. Estensioni per il caso multivariato sono il autoregressione vettoriale (VAR) e autoregressione vettoriale Moving-media (VARMA). Modello autoregressivo a media mobile con ingressi esogeni modello (modello ARMAX) La notazione ARMAX (p. Q. B) si riferisce al modello con i termini p autoregressivi, q in movimento termini medi e B termini ingressi esogeni. Questo modello contiene AR (p) e modelli MA (q) e una combinazione lineare degli ultimi termini B di un noto ed esterna serie temporali d t. Si è dato da: Alcune varianti non lineari di modelli con variabili esogene sono stati definiti: si veda ad esempio non lineare autoregressivo modello esogeno. pacchetti statistici implementano il modello ARMAX attraverso l'uso di variabili esogene o indipendenti. Riferimenti George Box. Gwilym M. Jenkins. e Gregory C. Reinsel. Analisi delle serie: Previsione e controllo. terza edizione. Prentice-Hall, 1994. Mills, Tecniche di Terence C. Tempo serie di economisti. Cambridge University Press, 1990. Percival, Donald B. e Andrew T. Walden. Analisi spettrale per le applicazioni fisiche. Cambridge University Press, 1993. Pandit, Sudhakar M. e Wu, Shien-Ming. Time Series e sistema di analisi con le applicazioni. John Wiley amp Sons, Inc. 1983.Autoregressive modello a media mobile Da Wikipedia, l'enciclopedia libera in statistica e l'elaborazione del segnale. autoregressivi modello a media mobile (ARMA). a volte chiamati modelli Box-Jenkins dopo la metodologia iterativa Box-Jenkins di solito utilizzato per stimare loro, sono in genere applicate ai dati di serie temporali. Data una serie storica di dati di X t. il modello ARMA è uno strumento per la comprensione e, forse, prevedere valori futuri in questa serie. Il modello è costituito da due parti, una (AR) parte autoregressivo e una parte media mobile (MA). Il modello è normalmente poi indicato come il modello ARMA (p, q), dove p è l'ordine della parte autoregressivo e q è l'ordine della parte media mobile (come definito in seguito). Modifica Autoregressive Il modello AR notazione (p) si riferisce al modello autoregressivo di ordine p. Il modello AR (p) viene scritto un modello autoregressivo è essenzialmente un filtro risposta impulsiva tutti i poli infinito qualche interpretazione supplementare posizionato su di esso. Alcuni vincoli sono necessari sui valori dei parametri di questo modello in modo che il modello rimane fermo. Ad esempio, i processi in AR (1) modello con 1 1 non sono stazionari. modificare modello a media mobile MA notazione (q) si riferisce al modello a media mobile di ordine q edit modello autoregressivo a media mobile La notazione ARMA si riferisce al modello con i termini p autoregressivi e q in movimento termini medi (p q.). Questo modello contiene l'AR modelli MA (q) (p) e, modificare nota circa i termini di errore N (0, 2) dove 2 è la varianza. Queste ipotesi possono essere indeboliti ma in questo modo cambieranno le proprietà del modello. In particolare, una modifica al i. i.d. ipotesi farebbe una differenza piuttosto fondamentale. modifica specifica in termini di operatore lag In alcuni testi saranno specificati i modelli in termini di operatore di ritardo L. In questi termini allora il modello AR (p) è data da dove rappresenta il modello polinomiale Il MA (q) è data da dove rappresenta il polinomio Infine, il modello combinato ARMA (p. Q) è dato da o più sinteticamente, modificare Alternative notazione Alcuni autori, tra cui sicurezza, Jenkins amp Reinsel (1994) utilizzano una convenzione diversa per i coefficienti autoregressivi. Questo consente a tutti i polinomi che coinvolgono l'operatore ritardo di apparire in una forma simile in tutto. Così il modello ARMA sarebbe scritto come modificare i modelli di montaggio modelli ARMA in generale possa, dopo aver scelto p e q, essere montato da almeno regressione quadrati per trovare i valori dei parametri che minimizzano il termine di errore. E 'generalmente considerata una buona pratica per trovare i valori più piccoli di p e q che forniscono una misura accettabile per i dati. Per un modello AR pura le equazioni di Yule-Walker possono essere usati per fornire una misura. Modifica Implementazioni in Statistica modificare i pacchetti di applicazioni ARMA è appropriata quando un sistema è in funzione di una serie di shock non osservate (la parte MA) chiarimenti necessari, così come il proprio comportamento. Ad esempio, i prezzi delle azioni possono essere scioccati da informazioni fondamentali, nonché esporre trend e di ritorno alla media effetti tecnici a causa di partecipanti al mercato. Modifica generalizzazioni La dipendenza di X t sui valori del passato e le condizioni di errore t si presume che sia lineare se non diversamente specificato. Se la dipendenza è lineare, il modello è specificatamente chiamato un non lineare media mobile (NMA), autoregressive non lineare (NAR), o autoregressivo lineare modello a media mobile (NARMA). Autoregressive modello a media mobile può essere generalizzato in altri modi. Vedere anche autoregressiva modelli di eteroschedasticità condizionale (Arco) e autoregressivi integrati modello a media mobile (ARIMA). Se più serie devono essere montati poi un ARIMA (o VARIMA) modello vettore può essere montato. Se il tempo-serie in questione presenta memoria a lungo poi frazionale ARIMA (Farima, a volte chiamato ARFIMA) modellazione può essere appropriato: vedere autoregressiva media mobile frazionata integrato. Se i dati è pensato per contenere gli effetti stagionali, può essere modellato da un SARIMA (ARIMA stagionale) o un modello periodica ARMA. Un'altra generalizzazione è il modello autoregressivo multiscala (MAR). Un modello MAR è indicizzato dai nodi di un albero, mentre un modello autoregressivo standard (tempo discreto) è indicizzato da numeri interi. Vedere modello autoregressivo multiscala per un elenco di riferimenti. Si noti che il modello ARMA è un modello univariata. Estensioni per il caso multivariato sono il autoregressione vettoriale (VAR) e autoregressione vettoriale Moving-media (VARMA). Modifica modello autoregressivo a media mobile con ingressi esogeni modello (modello ARMAX) La notazione ARMAX (p. q. b) si riferisce al modello con i termini p autoregressivi, q in movimento termini medi e B termini ingressi esogeni. Questo modello contiene AR (p) e modelli MA (q) e una combinazione lineare degli ultimi termini B di un noto ed esterna serie temporali d t. Si è dato da: Alcune varianti non lineari di modelli con variabili esogene sono stati definiti: si veda ad esempio non lineare autoregressivo modello esogeno. Modifica Vedi anche modificare Riferimenti George Box. Gwilym M. Jenkins. e Gregory C. Reinsel. Analisi delle serie: Previsione e controllo. terza edizione. Prentice-Hall, 1994. Mills, Tecniche di Terence C. Tempo serie di economisti. Cambridge University Press, 1990. Percival, Donald B. e Andrew T. Walden. Analisi spettrale per le applicazioni fisiche. Cambridge University Press, 1993. Pandit, Sudhakar M. e Wu, Shien-Ming. Time Series e sistema di analisi con le applicazioni. John Wiley amp Sons, Inc. 1983.A ibrida del modello autoregressivo lineare con l'input esogeni e modello autoregressivo a media mobile per lo stato della macchina a lungo termine previsione Questo documento presenta un miglioramento di ibrido di autoregressivo lineare con il modello di ingresso esogeno (NARX) e spostando autoregressivo modello medio (ARMA) per la previsione dello stato della macchina a lungo termine sulla base di dati di vibrazione. In questo studio, i dati di vibrazione è considerato come una combinazione di due componenti che sono dati deterministici e di errore. Il componente deterministica può descrivere l'indice di degradazione della macchina, mentre la componente di errore può rappresentare l'aspetto delle parti incerti. Un migliorato modello previsionale ibrido, cioè il modello NARXndashARMA, viene effettuata per ottenere i risultati di previsione in cui il modello di rete NARX che è adatto per il rilascio non lineare è usato per prevedere il componente deterministica e il modello ARMA sono utilizzati per predire il componente errore dovuto alla capacità adeguata in previsione lineare. I risultati finali di previsione sono la somma dei risultati ottenuti da questi singoli modelli. Le prestazioni del modello NARXndashARMA viene poi valutata utilizzando i dati di bassa compressore metano acquisito dal monitoraggio delle condizioni di routine. Al fine di corroborare i progressi del metodo proposto, uno studio comparativo dei risultati di previsione ottenuti dal modello NARXndashARMA e modelli tradizionali viene effettuata anche. I risultati comparativi mostrano che il modello NARXndashARMA è eccezionale e potrebbe essere usato come un potenziale strumento per previsioni stato della macchina. Autoregressive media mobile (ARMA) autoregressivo lineare con ingresso esogeno (NARX) previsione dello stato di previsione a lungo termine macchina corrispondente autore. Tel. 82 51 629 6152 fax: 82 51 629 6150. Copyright copia 2009 Elsevier Ltd. Tutti i diritti riservati. I cookie vengono utilizzati da questo sito. Per ulteriori informazioni, visitare la pagina cookie. Copyright 2017 Elsevier B. V. o dei suoi licenziatari o collaboratori. ScienceDirect è un marchio registrato di Elsevier Fonte B. V.Autoregressivemoving-media modello: en. wikipedia. orgwikiAutoregressivemoving-averagemodel Aggiornamento: 2016-12-31T08: 24Z Nell'analisi statistica delle serie storiche. modelli autoregressivemoving-media (ARMA) forniscono una descrizione parsimoniosa di un (debolmente) processo stocastico stazionario in termini di due polinomi, uno per il autoregressione e la seconda per la media mobile. Il modello generale ARMA è stato descritto nel 1951 la tesi di Peter Whittle. Verifica di ipotesi nell'analisi delle serie temporali. ed è stato reso popolare nel 1971 libro di George E. P. Box e Gwilym Jenkins. Data una serie storica di dati di X t. il modello ARMA è uno strumento per la comprensione e, forse, prevedere valori futuri in questa serie. Il modello è costituito da due parti, una (AR) parte autoregressivo e una parte media mobile (MA). La parte AR coinvolge regredire la variabile in base ai propri valori ritardati (cioè passati). La parte MA consiste nel modellizzare il termine di errore come combinazione lineare dei termini di errore che si verificano contemporaneamente e in diversi momenti del passato. Il modello è generalmente indicato come il modello ARMA (p, q), dove p è l'ordine della parte autoregressivo e q è l'ordine della parte media mobile (come definito in seguito). modelli ARIMA possono essere stimati seguendo l'approccio BoxJenkins. modello autoregressivo L'AR notazione (p) si riferisce al modello autoregressivo di ordine p. Il modello AR (p) è scritto Alcuni vincoli sono necessari sui valori dei parametri in modo che il modello rimane fermo. Ad esempio, i processi in AR (1) modello con 1 1 non sono stazionari. Moving-media Il modello MA notazione (q) si riferisce al modello a media mobile di ordine q: modello ARMA La notazione ARMA (. P q) si riferisce al modello con i termini e le condizioni p autoregressivi a media mobile q. Questo modello contiene l'AR (p) e modelli MA (q), il modello generale ARMA è stato descritto nel 1951 la tesi di Peter Whittle. che ha usato analisi matematica (serie Laurent e analisi di Fourier) e inferenza statistica. 1 2 modelli ARMA sono state diffuse da un libro 1971 da George E. P. Box e Jenkins, che esponeva un metodo iterativo (BoxJenkins) per la scelta e la loro stima. Questo metodo è stato utile per i polinomi di ordine inferiore (di tre o minor grado). 3 Nota sui termini di errore N (0, 2) dove 2 è la varianza. Queste ipotesi possono essere indeboliti ma in questo modo cambieranno le proprietà del modello. In particolare, una modifica al i. i.d. ipotesi farebbe una differenza piuttosto fondamentale. Specifica in termini di operatore lag In alcuni testi saranno specificati i modelli in termini di operatore di ritardo L. In queste condizioni, allora il modello AR (p) è dato dal modello MA (q) è data da in cui rappresenta il polinomio Infine, il modello combinato ARMA (p. Q) è dato da o più sinteticamente, notazione alternativa Alcuni autori, compresi Scatola. Jenkins amp Reinsel usa una convenzione diversa per i coefficienti autoregressivi. 4 In questo modo tutti i polinomi che coinvolgono l'operatore ritardo di apparire in una forma simile in tutto. Così il modello ARMA sarebbe scritto come modelli di montaggio modelli ARMA in generale non può essere, dopo aver scelto pe q. montato da almeno regressione quadrati per trovare i valori dei parametri che minimizzano l'errore. E 'generalmente considerata una buona pratica per trovare i valori più piccoli di p e q che forniscono una misura accettabile per i dati. Per un modello AR pura le equazioni di Yule-Walker possono essere usati per fornire una misura. Ricerca di valori appropriati di p e q in (p q) modello ARMA può essere facilitata riportando le funzioni di autocorrelazione parziali per una stima di p. e similmente utilizzando le funzioni di autocorrelazione per una stima di q. Ulteriori informazioni possono essere raccolte considerando le stesse funzioni per i residui di un modello munito di una prima selezione di pe q. Brockwell amp Davis consiglia di utilizzare AICC per la ricerca di p e q. 5 Implementazioni in pacchetti statistici in R. La funzione Arima (in statistiche confezione standard) è documentata a Arima Modellazione delle serie cronologiche. pacchetti di estensione contengono connesse e funzionalità estese, ad esempio il pacchetto Tseries include una funzione di arma, documentato nei modelli Fit ARMA alla serie tempo il pacchetto contiene fracdiff fracdiff () per i processi ARMA frazionata integrati, ecc La vista compito CRAN sulla Serie Tempo contiene collegamenti a più di questi. Mathematica ha una libreria completa di funzioni di serie temporali tra ARMA. 6 MATLAB include funzioni come l'arma e ar stimare AR, ARX (esogena autoregressivo), e modelli ARMAX. Vedere sistema di identificazione Toolbox e Econometrics Toolbox per ulteriori informazioni. Modulo Statsmodels Python comprende molti modelli e funzioni per l'analisi di serie temporali, compresa ARMA. Precedentemente parte del scikit-learn ora è stand-alone e si integra bene con i panda. Vedi qui per maggiori dettagli. PyFlux dispone di una implementazione di Python basata su modelli Arimax, compresi i modelli Bayesiano Arimax. Vedi qui per maggiori dettagli. IMSL numerici sono librerie di funzionalità di analisi numerica, comprese le procedure ARMA e ARIMA implementati in linguaggi di programmazione standard come C, Java, C e Fortran. Gretl può anche stimare modello ARMA, vedi qui dove la sua menzionato. GNU Octave può stimare modelli AR utilizzando le funzioni del pacchetto aggiuntivo ottava-forge. Stata include la funzione Arima che può stimare modelli ARMA e ARIMA. Vedi qui per maggiori dettagli. SuanShu è una libreria Java di metodi numerici, tra cui pacchetti statistiche complete, in cui univariatemultivariate ARMA, ARIMA, ARMAX, ecc modelli sono implementati in un approccio orientato agli oggetti. Queste implementazioni sono documentati in SuanShu, un Java biblioteca numerica e statistica. SAS ha un pacchetto econometrico, ETS, che stima modelli ARIMA. Vedi qui per maggiori dettagli. Applicazioni ARMA è appropriata quando un sistema è una funzione di una serie di shock non osservabili (la parte MA) chiarimenti necessari nonché il suo comportamento. Ad esempio, i prezzi delle azioni possono essere scioccati da informazioni fondamentali, nonché esporre trend e di ritorno alla media effetti tecnici a causa di partecipanti al mercato. Le generalizzazioni La dipendenza di X t sui valori del passato e le condizioni di errore t si presume che sia lineare se non diversamente specificato. Se la dipendenza è lineare, il modello è specificatamente chiamato un non lineare media mobile (NMA), autoregressive non lineare (NAR), o il modello non lineare autoregressivemoving-media (NARMA). modelli Autoregressivemoving-media possono essere generalizzati in altri modi. Vedere anche autoregressiva modelli di eteroschedasticità condizionale (Arco) e autoregressivi integrati modello a media mobile (ARIMA). Se più serie devono essere montati poi un ARIMA (o VARIMA) modello vettore può essere montato. Se il tempo-serie in questione presenta memoria a lungo poi frazionale ARIMA (Farima, a volte chiamato ARFIMA) modellazione può essere appropriato: vedere autoregressiva media mobile frazionata integrato. Se i dati è pensato per contenere gli effetti stagionali, può essere modellato da un SARIMA (ARIMA stagionale) o un modello periodica ARMA. Un'altra generalizzazione è il modello autoregressivo multiscala (MAR). Un modello MAR è indicizzato dai nodi di un albero, mentre un modello autoregressivo standard (tempo discreto) è indicizzato da numeri interi. Si noti che il modello ARMA è un modello univariata. Estensioni per il caso multivariato sono il autoregressione vettoriale (VAR) e autoregressione vettoriale Moving-media (VARMA). Autoregressivemoving-media modello con ingressi esogeni modello (modello ARMAX) La notazione ARMAX (p. Q. B) si riferisce al modello con i termini p autoregressivi, q in movimento termini medi e B termini ingressi esogeni. Questo modello contiene AR (p) e modelli MA (q) e una combinazione lineare degli ultimi termini b di una serie temporale noto ed esterna. Si è dato da: Alcune varianti non lineari di modelli con variabili esogene sono stati definiti: si veda ad esempio non lineare autoregressivo modello esogeno. pacchetti statistici implementano il modello ARMAX attraverso l'uso di variabili esogene o indipendenti. Bisogna fare attenzione quando si interpretano l'uscita di questi pacchetti, in quanto i parametri stimati in genere (per esempio, nel campo della R 7 e gretl) si riferiscono alla regressione: dove mt incorpora tutte esogene (o indipendente) variabili: Riferimenti Hannan, Edward James (1970 ). serie temporali multiple. serie Wiley nelle statistiche di probabilità e matematiche. New York: John Wiley and Sons. 160 Whittle, P. (1951). Test di ipotesi in Time Series Analysis. Almquist e Wicksell. 160 Whittle, P. (1963). Previsione e regolamento. English Universities Press. ISBN 1600-8166-1147-5. 160 Ripubblicato come: Whittle, P. (1983). Previsione e regolamento lineari Metodi minimi quadrati. University of Minnesota Press. ISBN 1600-8166-1148-3. 160 Hannan amp Deistler (1988. p 227.): Hannan, E. J. Deistler, Manfred (1988). teoria statistica dei sistemi lineari. serie Wiley nelle statistiche di probabilità e matematiche. New York: John Wiley and Sons. 160 Box, George Jenkins, Gwilym M. Reinsel, Gregory C. (1994). Analisi delle serie: Previsione e controllo (terza ed.). Prentice-Hall. ISBN 1600130607746. 160 Brockwell, P. J. Davis, R. A. (2009). Time Series: Teoria e Metodi (2a ed.). New York: Springer. p.160273. ISBN 1609781441903198. 160 caratteristiche della serie di orario a Mathematica archiviati 24 Novembre 2011, presso la Wayback Machine. ARIMA Modellazione delle serie cronologiche. documentazione R Ulteriore lettura Mills, Terence C. (1990). Tecniche di serie storica per economisti. New York: Cambridge University Press. ISBN 1600521343399. 160 Percival, Donald B. Walden, Andrew T. (1993). Analisi spettrale per le applicazioni fisiche. New York: Cambridge University Press. ISBN 160052135532X. 160
No comments:
Post a Comment