Media Termini Moving Arima

Questa domanda ha già una risposta qui: Per un modello ARIMA (0,0,1), ho capito che R segue l'equazione: xt mu e (t) thetae (t-1) (Si prega di correggermi se sbaglio) I assumere e (t-1) è uguale al residuo dell'ultimo osservazione. Ma come si e (t) calcolati per esempio, ecco le prime quattro osservazioni in un campione di dati: 526 658 624 611 Questi sono i parametri Arima (0,0,1) del modello ha dato: intercetta 246,1848 MA1 0,9893 E il primo valore che R fit utilizzando il modello è: 327,0773 Come faccio ad avere il secondo valore che ho usato: 246,1848 (0,9893 (526-327.0773)) 442,979 Ma il valore attrezzata 2 ° data dal R è. 434.7928 I assumere la differenza è a causa della e (t) termine. Ma io non so come calcolare la E (t) termine. chiesto 28 luglio 14 alle 16:12 contrassegnato come duplicato da Glenb 9830. Nick Stauner. w Huber 9830 29 luglio 14 a 1:24 Questa domanda è stato chiesto prima e ha già una risposta. Se queste risposte non rispondono pienamente alla tua domanda, si prega di chiedere una nuova domanda. Si potrebbe ottenere i valori montati di previsioni di uno stadio utilizzando l'algoritmo di innovazioni. Si veda ad esempio proposizione 5.5.2 in Brockwell e Davis downloable da internet ho trovato queste diapositive. E 'molto più facile da ottenere i valori stimati come la differenza tra i valori osservati e residui. In questo caso, la sua domanda si riduce a ottenere i residui. Consente di prendere questa serie generato come un MA (1) Processo: I residui, cappello t, può essere ottenuto come un filtro ricorsivo: Per esempio, siamo in grado di ottenere il residuo al punto di tempo 140 come il valore osservato T140 meno il meno media stimata volte cappello precedente residua, T139): il filtro funzione può essere usata per fare questi calcoli: Si può vedere che il risultato è molto vicino ai residui restituiti da residui. La differenza nei primi residui è più probabile a causa di qualche inizializzazione che io possa aver omesso. I valori stimati sono solo i valori osservati meno i residui: In pratica è necessario utilizzare le funzioni di residui e installate, ma a scopo pedagogico si può provare l'equazione ricorsiva utilizzato in precedenza. Si può iniziare facendo alcuni esempi a mano come indicato sopra. Vi consiglio di leggere anche la documentazione del filtro di funzione e confrontare alcuni dei vostri calcoli con esso. Una volta capito le operazioni necessarie per il calcolo dei residui ei valori stimati si sarà in grado di fare un uso consapevole del più pratico funzioni residui e attrezzata. Si possono trovare alcune altre informazioni relative alla tua domanda in questo post. Questo è una domanda di base su modelli Box-Jenkins MA. Da quanto ho capito, un modello MA è fondamentalmente una regressione lineare dei valori di serie temporali Y contro precedente termini di errore et. e. Cioè, la Y osservazione è regredita prima contro i suoi valori precedenti Y. Y e poi uno o più Y - valori cappello sono usati come termini di errore per il modello MA. Ma come sono i termini di errore calcolato in un ARIMA (0, 0, 2) il modello Se il modello MA viene utilizzato senza una parte autoregressivo e quindi nessun valore stimato, come posso forse avere un termine di errore chiesto 7 aprile 12 alle 12:48 MA modello di stima: supponiamo una serie con 100 punti di tempo, e dire questo è caratterizzato da MA (1) modello senza intercetta. Poi il modello è dato dalla ytvarepsilont-thetavarepsilon, t1,2 quad, cdots, 100quad (1) Il termine di errore qui non si osserva. Quindi, per ottenere questo, Box et al. Analisi delle serie: Previsione e controllo (3rd Edition). pagina 228. suggeriscono che il termine di errore viene calcolata in modo ricorsivo da, Così il termine di errore per T1 è, varepsilon y thetavarepsilon Ora non possiamo calcolare questo senza conoscere il valore di theta. Quindi, per ottenere questo, abbiamo bisogno di calcolare la stima iniziale o preliminare del modello, vedere Casella et al. del suddetto libro, la sezione 6.3.2 pagina 202 affermano che, E 'stato dimostrato che i primi autocorrelazioni q di MA processo (q) sono diversi da zero e possono essere scritti in termini di parametri del modello come rhokdisplaystylefrac theta1theta theta2theta cdotstheta thetaq quad k1,2, cdots, q L'espressione sopra forrho1, rho2cdots, rhoq in termini theta1, theta2, cdots, thetaq, equazioni forniture q in q incognite. Le stime preliminari dei thetas possono essere ottenute sostituendo stime rk per RHoK al precedente equazione noti che rk è l'autocorrelazione stimato. Ci sono più di discussione nella sezione 6.3 - stime iniziali per i parametri. si prega di leggere su questo. Ora, supponendo che si ottiene la stima theta0.5 iniziale. Poi, varepsilon y 0.5varepsilon Ora, un altro problema è che non hanno valore per i varepsilon0 perché t dalle ore 1, e quindi non siamo in grado di calcolare varepsilon1. Per fortuna, ci sono due metodi due ottenere questo, condizionale Probabilità Probabilità incondizionata Secondo Box et al. Sezione 7.1.3 pagina 227. i valori di varepsilon0 possono essere sostituiti a zero come approssimazione se n è moderata o grande, questo metodo è verosimiglianza condizionale. In caso contrario, Probabilità incondizionato viene utilizzato, in cui il valore di varepsilon0 è ottenere dal back-previsione, Box et al. consigliare questo metodo. Per saperne di più back-previsione alla sezione 7.1.4 pagina 231. Dopo aver ottenuto le stime e il valore di varepsilon0 iniziali, poi finalmente siamo in grado di procedere con il calcolo ricorsiva del termine di errore. Quindi la fase finale è stimare il parametro del modello (1), ricordate che questo non è più la stima preliminare. Nella stima del parametro di theta, io uso procedura Stima Non Lineare, in particolare l'algoritmo di Levenberg-Marquardt, poiché i modelli MA non sono lineari nel suo parameter. Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA definizione di Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA Un modello di analisi statistica che utilizza serie storiche i dati per prevedere le tendenze future. Si tratta di una forma di analisi di regressione che cerca di prevedere i movimenti futuri lungo la passeggiata apparentemente casuale presa da azioni e il mercato finanziario esaminando le differenze tra i valori della serie invece di utilizzare i valori effettivi dei dati. Ritardi della serie differenziata sono indicati come autoregressiva e ritardi entro i dati previsti sono indicati come media mobile. Abbattere Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA Questo tipo di modello è generalmente indicato come ARIMA (p, d, q), con i numeri interi che si riferiscono alla autoregressivo. integrato e parti in movimento medio del set di dati, rispettivamente. ARIMA modellazione può tener conto delle tendenze, la stagionalità. cicli, errori e degli aspetti non stazionari di un insieme di dati quando si effettuano le previsioni.