Запитання з тегом «box-jenkins»

Це основне питання щодо моделей Box-Jenkins MA. Як я розумію, модель MA - це в основному лінійна регресія значень часових рядів проти попередніх термінів помилки . Тобто спостереження спочатку регресується проти його попередніх значень а потім одне або більше значень використовуються як терміни помилки для MA модель.е т , . …

17 regression  time-series  arima  box-jenkins 

Я намагаюся зрозуміти, як оцінюються параметри в моделюванні ARIMA / Box Jenkins (BJ). На жаль, жодна з книг, з якими я стикався, не детально описує процедуру оцінки, таку як процедура оцінки вірогідності. Я знайшов веб-сайт / навчальний матеріал, який був дуже корисним. Далі йде рівняння з джерела, на яке згадувалося …

15 time-series  forecasting  arima  optimization  box-jenkins 

Процедура вибору моделі Box-Jenkins в аналізі часових рядів починається з перегляду функцій автокореляції та часткової автокореляції серії. Ці графіки можуть запропонувати відповідні і у моделі ARMA . Процедура продовжується, вимагаючи від користувача застосувати критерії AIC / BIC для вибору найбільш парсимоніальної моделі серед тих, що виробляють модель із терміном помилки …

14 regression  time-series  arima  model-selection  box-jenkins 

Які відношення та різниця між часовими рядами та регресом? Чи правильно для моделей та припущень регресійні моделі передбачають незалежність між вихідними змінними для різних значень вхідної змінної, тоді як модель часових рядів не робить? Які ще інші відмінності? Для методів - з веб-сайту Дарлінгтона Існує ряд підходів до аналізу часових …

12 regression  time-series  box-jenkins 

На сторінці Вікіпедії сказано, що Box-Jenkins - це метод пристосування моделі ARIMA до часового ряду. Тепер, якщо я хочу підключити модель ARIMA до часового ряду, я відкрию SAS, зателефоную proc ARIMA, надаю параметри і SAS дасть мені коефіцієнти AR та MA. Тепер я можу спробувати різні комбінації і SAS дасть …

10 time-series  arima  sas  aic  box-jenkins 

Я досить новачок у статистиці і Р. Я хотів би знати процес визначення параметрів ARIMA для мого набору даних. Чи можете ви допомогти мені зрозуміти те саме, використовуючи R і теоретично (якщо можливо)? Дані варіюються від 12 січня до 14 березня і відображають місячні продажі. Ось набір даних: 99 58 …

10 r  arima  box-jenkins 

Чи має функція автокореляції якесь значення з нестаціонарним часовим рядом? Часовий ряд, як правило, вважається нерухомим до того, як автокореляція буде використана для моделювання Бокса та Дженкінса.

9 time-series  autocorrelation  box-jenkins