Howtosignalprocessing
- Jak obliczyć model autoregresywny?
- Jak interpretujesz wyniki modelu autoregresyjnego?
- Jak utworzyć próbkę z modelu regresywnego automatycznego?
- Jak znaleźć modele autoregresyjne pierwszego rzędu?
Jak obliczyć model autoregresywny?
Termin autoregresja wskazuje, że jest to regresja zmiennej przeciwko sobie. Zatem autoregresyjny model rzędu p można zapisać jako yt = c+ϕ1yt -1+ϕ2Yt -2+⋯+ϕPyt -p+εt, y t = c+ϕ 1 y t - 1+ϕ 2 y t - 2+⋯+ ϕ p y t - p + ε t, gdzie εt to biały szum.
Jak interpretujesz wyniki modelu autoregresyjnego?
Możesz interpretować to jako część poprzedniej wartości, która pozostaje w przyszłości. Dobrze zauważyć, że te współczynniki powinny zawsze wynosić od -1 do 1. Pozwól mi wyjaśnić, dlaczego. Jeśli wartość bezwzględna współczynnika jest większa niż 1, wówczas z czasem wysadziłby to niezmiernie.
Jak utworzyć próbkę z modelu regresywnego automatycznego?
Próbkowanie z modelu autoregresyjnego jest procedurą sekwencyjną. Tutaj najpierw próbujemy x1, a następnie próbujemy x2 kondycjonowane na próbkowanym x1, a następnie x3 kondycjonowane zarówno na x1 i x2 i tak dalej, aż próbujemy xn kondycjonowane na wcześniej pobranym x<n.
Jak znaleźć modele autoregresyjne pierwszego rzędu?
Model autoregresywny pierwszego rzędu
Przez szereg czasowy taki model nazywa się modelem autoregresyjnym pierwszego rzędu, często skróconego AR (1), gdzie 1 wskazuje, że kolejność autoregresji wynosi jeden: yt = β0+ β1yt-1+ u t y t = β 0 + β 1 y t - 1 + u t jest modelem populacyjnym populacji YT szeregów czasowych .
