Box-Jenkins MA 모델에 대한 기본적인 질문입니다. 내가 이해하는 것처럼 MA 모델은 기본적으로 이전 오류 용어 에 대한 시계열 값 의 선형 회귀입니다 . 즉, 관측 값 는 먼저 이전 값 Y_ {t-1}, ..., Y_ {tn} 에 대해 회귀 된 다음 하나 이상의 Y-\ hat {Y} 값이 MA의 오류 항으로 사용됩니다. …
ARIMA 모델링 / Box Jenkins (BJ)에서 매개 변수가 어떻게 추정되는지 이해하려고합니다. 불행히도 내가 만난 책 중 어느 것도 Log-Likelihood 추정 절차와 같은 추정 절차를 자세하게 설명하지 않습니다. 매우 유용한 웹 사이트 / 교육 자료 를 찾았습니다 . 다음은 위에서 언급 한 소스의 방정식입니다. L L ( θ ) = − …
시계열 분석에서 Box-Jenkins 모델 선택 절차는 시리즈의 자기 상관 및 부분 자기 상관 함수를 살펴 보는 것으로 시작합니다. 이러한 도표 는 ARMA 모델 에서 적절한 ppp 및 를 제안 할 수 있습니다 . 이 절차는 사용자에게 AIC / BIC 기준을 적용하여 화이트 노이즈 오류 항이있는 모델을 생성하는 모델 중에서 가장 …
시계열과 회귀의 관계와 차이점은 무엇입니까? 들면 모델 가정 회귀 모델의 입력 변수의 다른 값에 대한 출력 변수 간의 독립성을 가정하는 시계열 모형은하지 않지만 그것은 정확? 다른 차이점은 무엇입니까? 방법 에 대해서는 Darlington의 웹 사이트 에서 시계열 분석에는 여러 가지 접근 방법이 있지만 가장 잘 알려진 두 가지 방법은 회귀 방법과 …
위키 백과 페이지는 박스 - 젠킨스는 시계열에 ARIMA 모델을 피팅하는 방법이라고 말한다. 이제 ARIMA 모델을 시계열에 맞추려면 SAS를 열고 호출 proc ARIMA하고 매개 변수 를 제공하면 SAS에서 AR 및 MA 계수를 제공합니다. 이제 의 다른 조합을 시도 할 수 있으며 SAS는 각 경우마다 계수 세트를 제공합니다. Akaike 정보 기준이 가장 …
통계와 R에 익숙하지 않습니다. 데이터 세트의 ARIMA 매개 변수를 결정하는 프로세스를 알고 싶습니다. R을 사용하고 이론적으로 (가능한 경우) 똑같은 것을 알아낼 수 있습니까? 데이터는 1 월 12 일에서 3 월 14 일까지이며 월별 판매량을 나타냅니다. 데이터 세트는 다음과 같습니다. 99 58 52 83 94 73 97 83 86 63 77 …