Anpassungsfähig Durchschnitt Modell In R

V der prognostizierte Wert für die Perioden 1 bis T und v der Prognosewert zum Zeitpunkt t sein. Wir drücken v als Summe zweier Terme aus, deren Mittelwert zur Zeit t und deren Abweichung vom Mittel zur Zeit t, epsilon. Mit anderen Worten, v overline epsilon Die Overline wird auf der Grundlage der Argumente ausgewählt. Der Epsilon-Term wird als normalverteilte Zufallsvariable mit Mittelwert Null und Standardabweichung Sigma () 0,234 angenommen. Die gleitende Mittelwertbildung der Ordnung q wird gewählt, MA (q), wobei q die Anzahl der verzögerten Glieder im gleitenden Durchschnitt ist. Wir verwenden die folgende gleitende durchschnittliche Spezifikation: epsilon sum mu wobei mu unabhängig verteilte normale normale Zufallsvariablen sind. Um sicherzustellen, dass die Standardabweichung von t gleich ihrem voreingestellten Wert ist, setzen wir die alpha frac) Beachten Sie, dass epsilon t von q1 zufälligen Terme abhängt. Der R-Code, den ich für das obige Modell verwendet habe, frage ich mich, dass sich Alpha durch die Zeit ändert, die der Parameter für die Figur im Papier ist: Hinweis: MA (30), (31 Termini), Sigma (epsilon) 0.234, 31 initial Werte von mu0, 10.000 Simulation Bin ich fehlt jedes Ding gefragt 27.04.2011 um 14:57 Ihre Antwort 2016 Stack Exchange, IncFor definiteness, beachten Sie, dass die AR-Koeffizienten haben das Zeichen in xt - m a1 (xt - 1 - m) hellip ap (Xt-p-m) et ar ist nur ein Wrapper für die Funktionen ar. yw. Arburg Ar. ols und ar. mle. Die Reihenfolge der Auswahl erfolgt durch AIC, wenn aic wahr ist. Dies ist problematisch, da von den Methoden hier nur eine echte Maximalwahrscheinlichkeitsschätzung durchgeführt wird. Die AIC wird so berechnet, als ob die Varianzschätzung der MLE war, wobei der determinante Term aus der Wahrscheinlichkeit weggelassen wurde. Es ist zu beachten, dass dies nicht das gleiche ist wie die Gaußsche Wahrscheinlichkeit, die bei den geschätzten Parameterwerten ausgewertet wird. In ar. yw wird die Varianzmatrix der Innovationen aus den angepassten Koeffizienten und der Autokovarianz von x berechnet. Ar. burg erlaubt zwei Methoden, um die Innovationsabweichung und damit AIC abzuschätzen. Methode 1 ist es, die durch die Levinson-Durbin-Rekursion gegebene Aktualisierung zu verwenden (Brockwell und Davis, 1991, (8.2.6) auf Seite 242) und folgt S-PLUS. Methode 2 ist der Mittelwert der Quadratsumme der Vorwärts - und Rückwärtsvorhersagefehler (wie bei Brockwell und Davis, 1996, Seite 145). Percival und Walden (1998) diskutieren beide. Im multivariaten Fall hängen die geschätzten Koeffizienten (geringfügig) vom Varianzschätzverfahren ab. Denken Sie daran, dass ar standardmäßig eine Konstante im Modell enthält, indem Sie das Gesamtmittel von x vor dem Anpassen des AR-Modells entfernen oder (ar. mle) eine Konstante schätzen, die subtrahiert werden soll. Für ar und seine Methoden eine Liste der Klasse ar mit den folgenden Elementen: Die Reihenfolge des eingebauten Modells. Dies wird durch Minimierung der AIC gewählt, wenn aic TRUE. Ansonsten ist es order. max. Geschätzte Autoregressionskoeffizienten für das eingebaute Modell. Die Vorhersagevarianz: eine Schätzung des Teils der Varianz der Zeitreihe, der nicht durch das autoregressive Modell erklärt wird. Das geschätzte Mittel der Serien, die bei der Montage und für die Verwendung in der Vorhersage verwendet werden.