Gazileri Hatırlamak: Kutu ve Jenkins - sayfa 3
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Yudin'e baktı. Etkilenmedim. öğretici. EViews veya STATISTICS'in küçük bir kısmı. Programların hata ayıklaması bilinmiyor. En lezzetli parçalar eksik. İlk ders kitabı gibi. Ama endüstriyel olarak uygulanacak bir şey yok.
Bu ders kitabını izlenimler için satın almadım. Çözmem gereken uygulamalı görevler için, içinde açıklanan programlar çatının üstünde, yani. İşlevselliğin çoğunu kullanmıyorum. Güdük açıktır ki, ders kitabında tüm durumlar için hiçbir örnek yoktur, ancak yalnızca temel bilgileri ve sonra kendi başınıza anlamak içindir.
Yazılımın hata ayıklamasına gelince, bu yüzden bazı hataları var, ancak miktar ve kalitede IMHO, tescilli analog yazılım telefonlarının ötesine geçmiyor.
AARSS modelinin, P'nin entegre olduğu ARPSS biçiminde bir uzantısı vardır. İşte geldi denilen şey. Entegre demek farklılaşmak demektir! Onlar. kotir'in bitişik çubukları arasındaki farkı alın!
Bu durumda, "P", "Teoriyi okuyun" anlamına gelir.
"y[t] serisine tümleşik denir, çünkü d kez birikmiş toplamın işleminin durağan w[t]=(1-L)^d*y[t] serisine uygulanmasının sonucudur" // http ://quantile.ru/ 01/01-AT.pdf bölüm 3.4 "ARIMA süreç tahmini"
(3) TA için tamamen yeni bir sonuç: göstergedeki katsayılar rastgele değişkenlerdir. En az bir sonuç: mevcut alıntıya katsayı uyarlaması olmayan göstergeler anlamsızdır.
Söylemeyi unuttunuz - bir model oluştururken, dolaylı olarak süreci oluşturan modelin katsayılarının sabit olduğunu varsayıyorsunuz. Ama o zamandan beri onları tanımıyorsunuz - sürecin gözlemlenen uygulamasına dayanarak bu katsayıların tahminlerine başvuruyorsunuz. Ve bu durumda, tahminleriniz rastgele değişkenlerdir.
Süreci oluşturan modelin katsayılarının rastgele değişkenler olduğunu düşünüyorsanız, parametreleri tahmin etmek için ya başka modeller ya da uygun yöntemler kullanmanız gerekir.
Yani vardığın sonuç tamamen yanlış.
Bu ders kitabını izlenimler için satın almadım. Çözmem gereken uygulamalı görevler için, içinde açıklanan programlar çatının üstünde, yani. İşlevselliğin çoğunu kullanmıyorum. Güdük açıktır ki, ders kitabında tüm durumlar için hiçbir örnek yoktur, ancak yalnızca temel bilgileri ve sonra kendi başınıza anlamak içindir.
Yazılımın hata ayıklamasına gelince, bu yüzden bazı hataları var, ancak miktar ve kalitede IMHO, tescilli analog yazılım telefonlarının ötesine geçmiyor.
Sanırım excel'de çok var.
Bu arada, birim kök testi görmedim.
Yalnızca gönderinizi yanıtlarken, TS'nin (NS dahil) ileri testinin yalnızca kotir durağan olduğunda anlamlı olduğunu fark ettim. Önce birim kök testi, ardından ileri test.
tek kelime anlamadım =)
Ve bu bir utanç değil, çünkü geçmiş günlerin olayları hakkında her şey Rusça.
Bu durumda, "P", "Teoriyi okuyun" anlamına gelir.
"y[t] serisine tümleşik denir, çünkü d kez birikmiş toplamın işleminin durağan w[t]=(1-L)^d*y[t] serisine uygulanmasının sonucudur" // http ://quantile.ru/ 01/01-AT.pdf bölüm 3.4 "ARIMA süreç tahmini"
Söylemeyi unuttunuz - bir model oluştururken, dolaylı olarak süreci oluşturan modelin katsayılarının sabit olduğunu varsayıyorsunuz. Ama o zamandan beri onları tanımıyorsunuz - sürecin gözlemlenen uygulamasına dayanarak bu katsayıların tahminlerine başvuruyorsunuz. Ve bu durumda, tahminleriniz rastgele değişkenlerdir.
Süreci oluşturan modelin katsayılarının rastgele değişkenler olduğunu düşünüyorsanız, parametreleri tahmin etmek için ya başka modeller ya da uygun yöntemler kullanmanız gerekir.
Yani vardığın sonuç tamamen yanlış.
Bah, meslektaşım, daha önce neredeydin? Katılmak.
Süreci oluşturan modelin katsayılarının rastgele değişkenler olduğunu düşünüyorsanız, parametreleri tahmin etmek için ya başka modeller ya da uygun yöntemler kullanmanız gerekir.
Yani vardığın sonuç tamamen yanlış.
Kesin konuşmak gerekirse, haklısın.
Ancak değerlendirme sonucunda gördüğümüz katsayıların sabit olmadığı, belirli aralıklar içinde yer alan tahminler olduğu fikrini öne sürüyorum. Katsayılar için tablonun aşağıdaki sütunlarına dikkat edilmesi zorunludur.
Durağan olmama ve hafızanın nasıl tanımlanabileceğini anlamıyorum.
Tabii ki değil. tamamen farklı kavramlardır ve ayrı olarak kabul edilirler, ancak tek bir yaklaşım çerçevesinde.
Durağan olmama, birim kök testi ile belirlenir.
Klasik eserde "hafıza" kavramı öyle değildir. Ancak ACF ve CHAKF kavramı yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu grafiklerin formu ile ARIMA modelinin sırasının belirlenmesi önerilmektedir. Ancak bunu daha kolay yapabilirsiniz: numaralandırma yoluyla minimum modeli seçin.
Evet ve ekonometride "hafıza" terimi genellikle tamamen "AKF" terimiyle değiştirilir. Olağanüstü.
Gerek yok. Masaldan alıntı yapmayacağım.
Bazı uzantılarla yalnızca Box ve Jenkins tartışılıyor. ACF'leri çok önemli bir rol oynar. hangisi olduğunu belirttim.
Şube değerinden bahsedecek olursak.
Test sonuçlarının yorumlanmasında ve ileriye dönük testlerde dikkatli olunması konusunda birçok kez paylaşımda bulundum. Sadece bugün Reshetov'un cevaplarında çok önemli bir düşünceyi fark ettim. Teste ve ileriye dönük teste yalnızca kalan = kotir - TS sabitse güvenebilirsiniz! yani birim kök testini geçer. Bu kalan durağan değilse, teste hiçbir şekilde güvenilemez ve hiçbir ileriye dönük test yardımcı olmaz. Bana öyle geliyor ki, böyle bir sonuç uğruna bir şube açmak mümkün oldu. İşte size Box ve Jenkins.