Howtosignalprocessing
- Co to jest współczynnik AR?
- Jak obliczyć współczynnik AR?
- Jak interpretujesz współczynniki w modelu autoregresyjnym?
- Co to jest równanie AR?
Co to jest współczynnik AR?
Proces autoregresywny (AR) pamięta, gdzie był
Model procesu autoregresywnego mówi, że w czasie wartości danych, yt, składa się ze stałej, δ (delta) oraz współczynnika autoregresywnego, φ (phi), czasów poprzednich wartości, y, yt-1, Plus losowy szum, εt.
Jak obliczyć współczynnik AR?
Na szczęście istnieje lepszy, łatwiejszy sposób na uzyskanie współczynnika AR dla dowolnych równań P, Yule-Walker. Rozważ ogólny ar (p) xi + 1 = φ1xi + φ2xi - 1 + ··· + φpxi -p + 1 + ξi + 1.
Jak interpretujesz współczynniki w modelu autoregresyjnym?
Współczynnik ϕ1 jest stałą liczbową, za pomocą której mnożymy zmienną opóźnioną (xt-1). Możesz interpretować to jako część poprzedniej wartości, która pozostaje w przyszłości. Dobrze zauważyć, że te współczynniki powinny zawsze wynosić od -1 do 1.
Co to jest równanie AR?
Proces AR (p) jest podawany przez równanie φ (b) xt = ωt; t = 1,...,n. • φ (b) jest znany jako charakterystyczny wielomian procesu, a jego korzenie określają, kiedy proces jest stacjonarny, czy nie.
