Lembrando os veteranos: Box e Jenkins - página 3
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Deu uma olhada no Yudin. Não impressionado. Tutorial. Pequena parte de EViews ou STATISTICS. A depuração dos programas é desconhecida. Faltam as partes mais saborosas. Como o primeiro tutorial. Mas nada aplicável industrialmente.
Não comprei este livro didático para impressões. Para as tarefas aplicadas que tenho que resolver, os programas descritos nele são exagerados, ou seja, eu não uso muito da funcionalidade. Obviamente, o tutorial não contém exemplos para todas as ocasiões, e é apenas para entender o básico, e então por sua conta.
Quanto à depuração de software, ele tem alguns bugs, mas IMHO em quantidade e qualidade, não além dos limites do software analógico proprietário.
Existe uma extensão do modelo ARSS na forma de ARPSS, onde P é pró-integrado. É aqui que ele entra em cena. Meios integrados diferenciados! Ou seja, a diferença entre as barras vizinhas do quociente é tomada!
Neste caso, "P" significa "Read the theory" (Leia a teoria).
"A série y[t] é chamada integrada porque é o resultado da aplicação à série estacionária w[t]=(1-L)^d*y[t] a operação de soma acumulada d vezes" // http://quantile.ru/01/01-AT.pdf seção 3.4 "ARIMA previsão de processo"
(3) Resultado completamente novo para TA: os coeficientes em um indicador são variáveis aleatórias. Pelo menos uma conclusão: indicadores sem adaptação dos coeficientes à citação atual não têm sentido.
Você esqueceu de dizer - ao construir o modelo, você implicitamente assume que os coeficientes do modelo que gera o processo são constantes. Mas como você não os conhece - você recorre à estimativa destes coeficientes com base na realização observada do processo. E, neste caso, suas estimativas são variáveis aleatórias.
Se você acredita que os coeficientes do modelo que gera o processo são variáveis aleatórias - você deve usar ou outros modelos ou métodos adequados de estimação de parâmetros.
Portanto, a conclusão que você tira é completamente errada.
Não comprei este livro didático para impressões. Para as tarefas aplicadas que tenho que resolver, os programas descritos nele são exagerados, ou seja, eu não uso muito da funcionalidade. Obviamente, o tutorial não contém exemplos para todas as ocasiões, e é apenas para entender o básico, e então por sua conta.
Quanto ao software de depuração, ele tem alguns bugs, mas IMHO em quantidade e qualidade, não além dos limites do software analógico proprietário.
Acho que há muitos no Excel.
A propósito, ainda não foi feito um teste de raiz unitário.
Somente ao responder ao seu posto percebi que um teste TC avançado (incluindo NS) só faz sentido se o quociente for estacionário. Primeiro o teste de raiz da unidade e depois o teste de avanço.
não entendeu uma palavra =)
E não dói, porque tudo está em russo sobre eventos de muito tempo atrás.
Neste caso, o "P" significa "Read the theory" (Leia a teoria).
"A série y[t] é chamada integrada porque é o resultado da aplicação da soma cumulativa da operação d vezes à série estacionária w[t]=(1-L)^d*y[t]" // http://quantile.ru/01/01-AT.pdf seção 3.4 "Previsão do processo ARIMA"
Você esqueceu de dizer - ao construir o modelo, você implicitamente assume que os coeficientes do modelo que gera o processo são constantes. Mas como você não os conhece - você recorre à estimativa destes coeficientes com base na realização observada do processo. E, neste caso, suas estimativas são variáveis aleatórias.
Se você acredita que os coeficientes do modelo que gera o processo são variáveis aleatórias - você deve usar ou outros modelos ou métodos adequados de estimação de parâmetros.
Portanto, sua conclusão é completamente errada.
Bah, colega, onde você estava antes. Junte-se a nós.
Se você acredita que os coeficientes do modelo que gera o processo são variáveis aleatórias - você deve usar ou outros modelos ou métodos adequados de estimação de parâmetros.
Portanto, a conclusão que você tirou está completamente errada.
A rigor, você está certo.
Mas eu estou insistindo na idéia de que aqueles coeficientes que vemos como resultado da estimativa não são constantes, mas estimativas que se encontram dentro de certos intervalos. É obrigatório prestar atenção às seguintes colunas da tabela de coeficientes.
Não vejo como a não-estacionariedade e a memória podem ser equiparadas.
Não, claro. conceitos bastante diferentes e são tratados como separados, mas dentro da mesma abordagem.
A não-estacionariedade é definida pelo teste de raiz da unidade.
Não existe um conceito de "memória" no trabalho clássico. Mas o conceito de ACF e CHAKF é amplamente utilizado. Sugere-se determinar a ordem do modelo ARIMA através da aparência destes gráficos. Mas é possível fazer algo mais simples: encontrar o modelo mínimo através de um método de busca.
Sim, e em econometria o termo "memória" foi substituído inteiramente por "ACF". Maravilhoso.
Não o faça. Não vou citar a fábula.
Apenas discutindo Box e Jenkins com algumas extensões. Com eles, a ACF desempenha um papel muito importante. Eu apontei qual deles.
Falando do valor do fio.
Apresentei muitas vezes a prudência de interpretar os resultados dos testes e os testes futuros. Somente hoje, em resposta ao Reshetov, percebi uma idéia muito importante. Só se pode confiar no teste e no teste de avanço se o resíduo = kotir - TC estiver estacionário! ou seja, passar no teste de raiz da unidade. Se este resíduo não for estacionário, então não se pode confiar em nenhum teste, e nenhum teste futuro ajudará. Parece-me que um ramo poderia ter sido iniciado em prol de tal conclusão. Aqui estão Box e Jenkins para você.