การย้าย ค่าเฉลี่ย กระบวนการ บรรยาย บันทึกย่อ

การย้ายกระบวนการเฉลี่ยเช่นเดียวกับ (smash): เริ่มต้นเริ่มต้นข้อความ Yt amp ข้อความ mu varepsilont theta1 varepsilon ldots thetaq varepsilon amp mu ข้อความ varepsilont theta1 ข้อความ varepsilon ldots thetaq ข้อความ varepsilon amp mu end end (smash) Autocovariances เริ่มต้นเริ่มต้น gammaj amp text ซ้าย (Yt-mu) (ขวา - am) ขวาข้อความแอมป์ใหญ่ (varepsilont theta1varepsilon ldots thetaq varepsilon) amp hspace times (varepsilon theta1varepsilon ldots thetaq varepsilon) ใหญ่ end end สำหรับ (ชน) ผลลัพธ์ของความยาวเป็นสองส่วนทำให้เกิดความคาดหวังที่ไม่ใช่ศูนย์ในขณะที่ผลิตภัณฑ์ข้ามนำไปสู่ความคาดหมายเป็นศูนย์: smash varepsilon2t theta21 text varepsilon2 ldots ข้อความ theta2q text varepsilon2 left (1 sum q theta2jright) sigma2. (ชน) Autocovarian เริ่มต้น gammaj amp thetajtext varepsilon2 theta theta1 ข้อความ varepsilon2 amp hspace theta theta2 ข้อความ varepsilon2 ldots ข้อความ theta theta ข้อความ varepsilon2 amp (thetaj theta theta theta theta2 ldots thetaqtheta) sigma2 end end Autocovarian สามารถระบุได้อย่างราบรื่นเมื่อเริ่มต้น gammaj amp เริ่มต้น (thetajtheta0 theta theta1 theta theta2 ldots thetaqtheta) ข้อความ sigma2 amp j 0, 1, ldots, q ข้อความ 0 amp j gt q end end end (smash) Autocorrelations ขั้นตอนการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยที่สามารถคำนวณได้คือนี่คือจุดสิ้นสุดของการแสดงตัวอย่าง ลงชื่อสมัครใช้เพื่อเข้าถึงเอกสารส่วนที่เหลือ ตัวอย่างการจัดรูปแบบข้อความที่ไม่ได้ฟอร์แมต: การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยระดับ MA สามารถแสดงโดย AR และในทางกลับกันได้เป็นตัวแทน ARMA (r, m) แบบจำลองที่ซับซ้อน acvf และ acf mm 1 rr 1 tt LL 1) L (LL 1) L () L ( X) L (- - ampamp ampamp การบรรยาย 10 ECO 582 14 โครงสร้างขั้นพื้นฐานของไทม์ซีรีส์การประมวลผลแบบอัตโนมัติแบบอัตถดถอย - รวม - การประมวลผลกลาง ARIMA (r, d, m) จำเป็นต้องมีความแตกต่างกันในช่วงเวลา D เพื่อให้เกิดการหยุดนิ่ง mmLrttd LLLLLLLXLL - - แอมพิมพ์แอมป์ 1 1 1) (1) () () 1) ((บรรยาย 10 ECO 582 15 การประมาณ OLS มีความสมเหตุสมผลเฉพาะในบางกรณีเท่านั้น (ส่วนใหญ่เป็นรุ่น AR ที่ไม่มีตัวแปรขึ้นล่าช้า) ต้องใช้ LS แบบไม่เป็นเชิงเส้น MLE จะให้การประมาณค่าที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นฟังก์ชันที่มีความเป็นไปได้ค่อนข้างซับซ้อน แต่วิธีปกติในวรรณคดี Goodness of Fit AIC, BIC Box-Ljung statistic การบรรยาย 10 ECO 582 16 วิธีการ Box-Jenkins 1. Differencing เพื่อให้เกิด stationarity (ดู correlogram) 2. การระบุ ของ tenta (โดยใช้สถิติ Box-Ljung) 5. การคาดการณ์การบรรยาย 10 ECO 582 17 ARMA ที่สร้างขึ้น (m, r) Differencing การคำนวณหาค่าเฉลี่ยของโครงสร้างที่ซับซ้อนเนื่องจากการรวมตัว ดูเอกสารฉบับเต็มบันทึกย่อนี้ถูกอัพโหลดขึ้นบน 11122012 สำหรับหลักสูตร ECO 504 ที่สอนโดยศาสตราจารย์อู๋ในช่วงฤดูใบไม้ผลิของปี 03912 ที่ Buffalo State คลิกเพื่อแก้ไขรายละเอียดเอกสารแบ่งปันลิงก์นี้กับเพื่อน: เอกสารที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับ ECO 504 lec12 บัฟฟาโลรัฐ ECO 504 - ฤดูใบไม้ผลิ 2012 ไม่ดีที่จะมีข้อมูลระยะยาวในเมืองในเมืองตามค่าเช่าใน 64 เมืองเป็นเวลาสองปี: บรรยาย 11 บันทึกย่อในรูปแบบ pdf บัฟฟาโลรัฐ ECO 504 - ฤดูใบไม้ผลิ 2012 แบบ ARIMA สำหรับ SampP 500 ARIMA (p, d, q) รุ่น (1-L) da (L) Xt b (L) et ในกรณีที่ (L) เป็นการบรรยายในบันทึก 11 pdf SASintro บัฟฟาโลรัฐ ECO 504 - ฤดูใบไม้ผลิ 2012 บทนำ SAS WebSphere SAS ผลิตภัณฑ์ SAS ประวัติโดยย่อข้อดี o5 กระบวนการเฉลี่ยเคลื่อนที่ให้ ww 1 เป็น 2 เป็นตัวอย่าง 6.5 (A Moving Average Process) ให้ W 0 W 1. W 2. เป็นตัวแปรสุ่มที่ไม่เกี่ยวข้องกับ EW n mu และ Var W n sigma 2. n ge 0 และสำหรับจำนวนเต็มบวก k de64257ne X n W n W n - 1 middotmiddotmiddot W n - kk 1. n ge k. กระบวนการ . ซึ่งในแต่ละครั้งจะติดตามค่าเฉลี่ยเลขคณิตของค่า k 1 ล่าสุดของ W s เรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เป็น veri64257 ว่า Cov (Xn. Xn m) plusmn (k 1 - m) sigma 2 (k 1) 2. ถ้า 0 le m le k. 0. ถ้า m gt k ดังนั้นจึงเป็นขั้นตอนการสั่งซื้อลำดับที่สอง Y-Q Hu (yqhuhku. hk) STAT23032803 ฤดูใบไม้ร่วง 2007, HKU 259 ภาพตัวอย่างนี้มีส่วนเบลอโดยเจตนา ลงชื่อสมัครใช้เพื่อดูเวอร์ชันเต็ม การกระจายปกติ BM การเปลี่ยนแปลงรูปแบบการกำหนดราคา BM รายละเอียดเบื้องต้น: Y-Q Hu (yqhuhku. hk) STAT23032803 ฤดูใบไม้ร่วง 2007, HKU 260 กระบวนการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยที่สามารถทำได้คือนี่คือจุดสิ้นสุดของการแสดงตัวอย่าง ลงชื่อสมัครใช้เพื่อเข้าถึงเอกสารส่วนที่เหลือ ตัวอย่างการจัดรูปแบบข้อความที่ไม่ได้ฟอร์แมต: การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยระดับ MA สามารถแสดงโดย AR และในทางกลับกันได้เป็นตัวแทน ARMA (r, m) แบบจำลองที่ซับซ้อน acvf และ acf mm 1 rr 1 tt LL 1) L (LL 1) L () L ( X) L (- - ampamp ampamp การบรรยาย 10 ECO 582 14 โครงสร้างขั้นพื้นฐานของไทม์ซีรีส์การประมวลผลแบบอัตโนมัติแบบอัตถดถอย - รวม - การประมวลผลกลาง ARIMA (r, d, m) จำเป็นต้องมีความแตกต่างกันในช่วงเวลา D เพื่อให้เกิดการหยุดนิ่ง mmLrttd LLLLLLLXLL - - แอมพิมพ์แอมป์ 1 1 1) (1) () () 1) ((บรรยาย 10 ECO 582 15 การประมาณ OLS มีความสมเหตุสมผลเฉพาะในบางกรณีเท่านั้น (ส่วนใหญ่เป็นรุ่น AR ที่ไม่มีตัวแปรขึ้นล่าช้า) ต้องใช้ LS แบบไม่เป็นเชิงเส้น MLE จะให้การประมาณค่าที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นฟังก์ชันที่มีความเป็นไปได้ค่อนข้างซับซ้อน แต่วิธีปกติในวรรณคดี Goodness of Fit AIC, BIC Box-Ljung statistic การบรรยาย 10 ECO 582 16 วิธีการ Box-Jenkins 1. แตกต่างเพื่อให้เกิด stationarity (ดูที่ correlogram) 2. การระบุ ของ tenta (โดยใช้สถิติ Box-Ljung) 5. การคาดการณ์การบรรยาย 10 ECO 582 17 ARMA ที่สร้างขึ้น (m, r) Differencing การคำนวณหาค่าเฉลี่ยของโครงสร้างที่ซับซ้อนเนื่องจากการรวมตัว ดูเอกสารฉบับเต็มบันทึกย่อนี้ถูกอัพโหลดขึ้นบน 11122012 สำหรับหลักสูตร ECO 504 ที่สอนโดยศาสตราจารย์อู๋ในช่วงฤดูใบไม้ผลิของปี 03912 ที่ Buffalo State คลิกเพื่อแก้ไขรายละเอียดเอกสารแบ่งปันลิงก์นี้กับเพื่อน: เอกสารที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับ ECO 504 lec12 บัฟฟาโลรัฐ ECO 504 - ฤดูใบไม้ผลิ 2012 ไม่ดีที่จะมีข้อมูลระยะยาวในเมืองในเมืองตามค่าเช่าใน 64 เมืองเป็นเวลาสองปี: บรรยาย 11 บันทึกย่อในรูปแบบ pdf บัฟฟาโลรัฐ ECO 504 - ฤดูใบไม้ผลิ 2012 แบบ ARIMA สำหรับ SampP 500 ARIMA (p, d, q) รุ่น (1-L) da (L) Xt b (L) et ในกรณีที่ (L) เป็นการบรรยายในบันทึก 11 pdf SASintro บัฟฟาโลรัฐ ECO 504 - ฤดูใบไม้ผลิ 2012 บทนำ SAS ภาษา SAS โปรแกรมผลิตภัณฑ์ SAS ประวัติโดยย่อข้อดี o