«box-jenkins» 태그된 질문

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이동 평균 모델 오류 항
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. …

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손으로 ARIMA 추정
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 ) = − …

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박스 젠킨스 모델 선택
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 …

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시계열과 회귀의 관계 및 차이점은 무엇입니까?
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 …

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ARIMA 프로세스에 대한 Box-Jenkins 방법은 정확히 무엇입니까?
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 …

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ARIMA 모델링을위한 매개 변수 결정 (p, d, q)
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 …
10 r  arima  box-jenkins 

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