För att generera autoregressiv modell har vi kommandot aryule () och vi kan också använda filtersEstimating AR-modellen. Men hur genererar jag MA-modell Till exempel kan någon visa hur man genererar MA (20) modell Jag kunde inte hitta någon lämplig teknik för att göra det. Bullret genereras från en icke-linjär karta Så, MA-modellen kommer att regressera över epsilon-termer. Q1: Ska vara mycket användbart om kod och funktionsform av en MA-modell visas helst MA (20) med hjälp av ovanstående ljudmodell. Q2: Så här genererade jag en AR (20) med slumpmässigt brus men vet inte hur man använder ovanstående ekvation som bruset istället för att använda rand för både MA och AR frågade aug 15 14 kl 17:30 mitt problem är användningen av filtrera. Jag är inte bekant med överföringsfunktionskonceptet, men du nämnde att täljare B39s är MA koefficienterna så att B ska vara de 20 elementen och inte A39s. Låt oss sedan säga att modellen har ett avsnittspunkt på 0,5, kan du visa med koden hur jag kan skapa en MA-modell med 0,5 avlyssning (hur man nämner avlyssningen i filtret () och med hjälp av ingången som definieras i min fråga tack Du för filterlänken, som verkligen rensade tvivlen om hur du använder filter. Ndash SKM Aug 19 14 kl 16:36 Filtrera filtret (b, a, X) filtrerar data i vektor X med filtret som beskrivs av täljare koefficientvektor B och nämnare koefficientvektor a. Om a (1) inte är lika med 1, normaliserar filtret filterkoefficienterna med a (1). Om a (1) motsvarar 0, returnerar filter ett error. quot (mathworkshelpmatlabreffilter. html) Problemområdet som jag inte förstår hur man anger a, b (filterkoefficienter) när det finns ett avlyssningssätt på 0,5 eller avlyssning av 1. Kan du snälla visa ett exempel på MA med filter och en icke-nollavlyssning med hjälp av ingången Som jag nämnde i Question ndash SKM Aug 19 14 kl 17:45Dokumentation är det ovillkorliga medelvärdet Av processen och x03C8 (L) är ett rationellt, oändligt-gradigt lagoperatörspolynom, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Obs! Den konstanta egenskapen hos ett arima-modellobjekt motsvarar c. Och inte det ovillkorliga medelvärdet 956. Genom Wolds sönderdelning 1. Ekvation 5-12 motsvarar en stationär stokastisk process, förutsatt att koefficienterna x03C8 i är absolut sammankopplade. Detta är fallet när AR-polynomet, x03D5 (L). Är stabil. Vilket betyder att alla dess rötter ligger utanför enhetens cirkel. Dessutom är processen kausal förutsatt att MA-polynomet är invertibelt. Vilket betyder att alla dess rötter ligger utanför enhetens cirkel. Econometrics Toolbox ökar stabiliteten och inverterbarheten av ARMA-processer. När du anger en ARMA-modell med arima. Du får ett fel om du anger koefficienter som inte motsvarar ett stabilt AR-polynom eller omvändbart MA-polynom. På liknande sätt ställer uppskattning på grund av stabilitet och omvändbarhet under uppskattningen. Referenser 1 Wold, H. En studie i analysen av stationär tidsserie. Uppsala, Sverige: Almqvist amp Wiksell, 1938. Välj din countryAutoregressive Moving-Average Simulation (First Order) Demonstrationen är inställd så att samma slumpmässiga serie punkter används oavsett hur konstanterna är och varierar. När kvotomomentkvot-knappen trycks in kommer en ny slumpmässig serie att genereras och användas. Genom att hålla slumpmässiga serien identiska kan användaren se exakt effekterna på ARMA-serien av förändringar i de två konstanterna. Konstanten är begränsad till (-1,1) eftersom divergensen av ARMA-serien resulterar när. Demonstrationen är endast för en första orderprocess. Ytterligare AR-villkor skulle möjliggöra att mer komplexa serier genereras, medan ytterligare MA-termer skulle öka utjämningen. För en detaljerad beskrivning av ARMA-processer, se till exempel G. Box, G. M. Jenkins och G. Reinsel, tidsserieanalys: prognos och kontroll. Tredje ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1994. RELATERADE LINKSDokumentation är det ovillkorliga medelvärdet av processen, och x03C8 (L) är ett rationellt, oändligt gradigt lagoperatörspolynom, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Obs! Den konstanta egenskapen hos ett arima-modellobjekt motsvarar c. Och inte det ovillkorliga medelvärdet 956. Genom Wolds sönderdelning 1. Ekvation 5-12 motsvarar en stationär stokastisk process, förutsatt att koefficienterna x03C8 i är absolut sammankopplade. Detta är fallet när AR-polynomet, x03D5 (L). Är stabil. Vilket betyder att alla dess rötter ligger utanför enhetens cirkel. Dessutom är processen kausal förutsatt att MA-polynomet är invertibelt. Vilket betyder att alla dess rötter ligger utanför enhetens cirkel. Econometrics Toolbox ökar stabiliteten och inverterbarheten av ARMA-processer. När du anger en ARMA-modell med arima. Du får ett fel om du anger koefficienter som inte motsvarar ett stabilt AR-polynom eller omvändbart MA-polynom. På liknande sätt ställer uppskattning på grund av stabilitet och omvändbarhet under uppskattningen. Referenser 1 Wold, H. En studie i analysen av stationär tidsserie. Uppsala, Sverige: Almqvist amp Wiksell, 1938. Välj ditt land
No comments:
Post a Comment