Friday 2 March 2018

مثال على عملية المتوسط المتحرك


أخذ المتوسط ​​المتحرك هو عملية التمهيد طريقة بديلة لتلخيص البيانات السابقة هي حساب متوسط ​​مجموعات أصغر متتالية من أعداد البيانات السابقة على النحو التالي. أذكر مجموعة من الأرقام 9، 8، 9، 12، 9، 12، 11، 7، 13، 9، 11، 10 التي كانت مبلغ الدولار من 12 الموردين اختيار عشوائيا. دعونا تعيين (M)، وحجم أصغر مجموعة يساوي 3. ثم متوسط ​​الأرقام الثلاثة الأولى هي: (9 8 9) 3 8.667. وهذا ما يسمى التجانس (أي شكل من أشكال المتوسط). وتستمر عملية التمهيد هذه من خلال تقدم فترة واحدة وحساب المتوسط ​​التالي لثلاثة أرقام، مع إسقاط الرقم الأول. مثال متوسط ​​متحرك يلخص الجدول التالي العملية، والتي يشار إليها باسم "المتوسط ​​المتحرك". التعبير العام للمتوسط ​​المتحرك هو مت فراك كدوتس X. نتائج المتوسط ​​المتحركإعطاء بعض الأمثلة الواقعية من السلاسل الزمنية التي يكون فيها متوسط ​​عملية الانتقال من النظام q، أي يت سوم ثيتاي فاريبسيلون فاريبسيلونت، النص فاريبسيلونت سيم ماثكال (0، sigma2) لديه بعض الأسباب الأولية لكونها جيدة نموذج على الأقل بالنسبة لي، عمليات الانحدار الذاتي يبدو أن من السهل جدا أن نفهم حدسي، في حين أن عمليات ما لا تبدو طبيعية للوهلة الأولى. لاحظ أنني لست مهتما بالنتائج النظرية هنا (مثل نظرية ولدز أو عكسية). كمثال على ما أبحث عنه، لنفترض أن لديك عوائد الأسهم اليومية رت سيم النص (0، sigma2). ثم، فإن متوسط ​​عوائد الأسهم الأسبوعية لديها ما (4) هيكل باعتباره قطعة أثرية محض بحتة. طلب ديك 3 12 في 19:02 بسج في الولايات المتحدة، والمخازن والمصنعين كثيرا ما تصدر القسائم التي يمكن استبدالها لخصم مالي أو الخصم عند شراء المنتج. وغالبا ما يتم توزيعها على نطاق واسع من خلال البريد والمجلات والصحف والإنترنت، مباشرة من متاجر التجزئة، والأجهزة المحمولة مثل الهواتف المحمولة. معظم القسائم لديها تاريخ انتهاء الصلاحية وبعد ذلك لن يتم تكريم من قبل المتجر، وهذا هو ما ينتج كوتيفينتاجسكوت. كوبونات ربما زيادة المبيعات، ولكن كم هناك هناك أو كيف كبيرة الخصم لا يعرف دائما لمحلل البيانات. يمكنك التفكير بها أخطاء إيجابية. نداش ديمتري V. ماستيروف يناير 28 16 في 21:51 في مقالنا تحجيم تقلب محفظة وحساب مساهمات المخاطر في وجود المسلسل عبر الارتباطات نحلل نموذج متعدد المتغيرات من عائدات الأصول. وبسبب اختلاف أوقات إغلاق البورصات، يظهر هيكل التبعية (حسب التباين). هذا الاعتماد فقط يحمل لمدة واحدة. وبالتالي فإننا نمثل هذا كمتغير متحرك عملية متوسطة من النظام 1 (انظر الصفحتين 4 و 5). عملية المحفظة الناتجة هي تحويل خطي لعملية فم (1) والتي بشكل عام هي عملية ما (q) مع qge1 (انظر التفاصيل في الصفحتين 15 و 16). أجاب على ديك 3 12 12 في 21: 398.4 المتوسط ​​المتحرك للمتوسطات بدلا من استخدام القيم السابقة للمتغير المتوقع في الانحدار، يستخدم نموذج المتوسط ​​المتحرك أخطاء التنبؤ السابقة في نموذج تشبه الانحدار. y c ثيت e ثيتا e دوتس ثيتا e، وير إت إس وايت نويز. ونشير إلى هذا على أنه نموذج ما (q). بالطبع، نحن لا نلاحظ قيم إت، لذلك فإنه ليس حقا الانحدار بالمعنى المعتاد. لاحظ أن كل قيمة يت يمكن اعتبارها كمتوسط ​​متحرك مرجح لأخطاء التنبؤ القليلة الماضية. ومع ذلك، ينبغي عدم الخلط بين متوسطات النماذج المتحركة مع تمهيد المتوسط ​​المتحرك الذي نوقشاه في الفصل 6. ويستخدم نموذج المتوسط ​​المتحرك للتنبؤ بالقيم المستقبلية بينما يستخدم المتوسط ​​المتحرك للتجانس لتقدير دورة اتجاه القيم السابقة. الشكل 8.6: مثالان للبيانات المستمدة من النماذج المتوسطة المتحركة بمعلمات مختلفة. يسار: ما (1) مع y t 20e t 0.8e t-1. رايت: ما (2) مع y t t - e t-1 0.8e t-2. وفي كلتا الحالتين، يوزع e t عادة الضوضاء البيضاء مع متوسط ​​الصفر والتباين الأول. ويبين الشكل 8.6 بعض البيانات من نموذج ما (1) ونموذج ما (2). تغيير المعلمات theta1، النقاط، نتائج ثيتاق في أنماط سلسلة زمنية مختلفة. كما هو الحال مع نماذج الانحدار الذاتي، والتباين من مصطلح الخطأ وسوف تغير فقط حجم السلسلة، وليس الأنماط. ومن الممكن كتابة أي نموذج أر (p) ثابتة كنموذج ما (إنفتي). على سبيل المثال، باستخدام الاستبدال المتكرر، يمكننا أن نبرهن على ذلك لنموذج أر (1): يبدأ يت أمب phi1y و أمب phi1 (phi1y e) و أمب phi12y phi1 e و أمب phi13y phi12e phi1 e و أمبتكست إند المقدم -1 لوت phi1 لوت 1، فإن قيمة phi1k الحصول على أصغر كما يحصل ك أكبر. حتى في نهاية المطاف نحصل على إيت و phi1 ه phi12 ه phi13 e كدوتس، وهو ما (إنفتي) العملية. النتيجة العكسية تحمل إذا فرضنا بعض القيود على المعلمات ما. ثم يسمى نموذج ما عكسية. وهذا هو، أننا يمكن أن يكتب أي ماه (q) عملية لا يمكن عكسها باعتبارها أر (إنفتي) العملية. نماذج لا تقلب ليست ببساطة لتمكيننا من تحويل نماذج ما إلى نماذج أر. لديهم أيضا بعض الخصائص الرياضية التي تجعلها أسهل للاستخدام في الممارسة العملية. إن قيود العوائق مماثلة لقيود المحطات. للحصول على نموذج ما (1): -1lttheta1lt1. للحصول على نموذج ما (2): -1lttheta2lt1، theta2theta1 غ-1، theta1 - theta2 لوت 1. ظروف أكثر تعقيدا عقد ل qge3. مرة أخرى، سوف R رعاية هذه القيود عند تقدير النماذج.

No comments:

Post a Comment