Это основной вопрос о моделях Box-Jenkins MA. Как я понимаю, модель MA - это, в основном, линейная регрессия значений временного ряда относительно предыдущих слагаемых ошибок . То есть наблюдение сначала регрессирует к своим предыдущим значениям а затем одно или несколько значений используются в...
Я пытаюсь понять, как оцениваются параметры в моделировании ARIMA / Box Jenkins (BJ). К сожалению, ни одна из книг, с которыми я столкнулся, подробно не описывает процедуру оценки, такую как процедура оценки правдоподобия. Я нашел сайт / учебный материал, который был очень полезным. Ниже...
Процедура выбора модели Бокса-Дженкинса в анализе временных рядов начинается с рассмотрения автокорреляционных и частичных автокорреляционных функций ряда. Эти графики могут предложить соответствующие и в модели ARMA . Процедура продолжается, предлагая пользователю применить критерии AIC / BIC для...
Какова связь и разница между временными рядами и регрессией? Для моделей и допущений , правильно ли, что регрессионные модели предполагают независимость между выходными переменными для разных значений входной переменной, в то время как модель временного ряда - нет? Какие еще отличия? Для методов ,...
Я довольно новичок в статистике и R. Я хотел бы знать процесс определения параметров ARIMA для моего набора данных. Можете ли вы помочь мне понять то же самое, используя R и теоретически (если это возможно)? Данные варьируются с 12 января по 14 марта и отображают ежемесячные продажи. Вот набор...
На странице Википедии говорится, что Box-Jenkins - это метод подгонки модели ARIMA к временному ряду. Теперь, если я хочу приспособить модель ARIMA к временному ряду, я открою SAS, вызову proc ARIMA, предоставлю параметры а SAS даст мне коэффициенты AR и MA. Теперь я могу попробовать разные...
Имеет ли функция автокорреляции какое-либо значение для нестационарного временного ряда? Временные ряды обычно предполагаются стационарными до того, как автокорреляция используется для целей моделирования Бокса и...