Fizyczne zrozumienie modelu autoregresyjnego (naprawdę podstawowe pytanie)

1. Jak interpretujesz wyniki modelu autoregresyjnego?
2. Jak określisz kolejność procesu autoregresyjnego?
3. Jakie są parametry modelu AR?
4. Jaka jest różnica między średnią autoregresywną i ruchoma?

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 określisz kolejność procesu autoregresyjnego?

Kolejność autoregresji jest liczbą bezpośrednio poprzedzających wartości w serii, które są używane do przewidywania wartości w chwili obecnej. Zatem poprzednim modelem jest autoregresja pierwszego rzędu, napisana jako AR (1).

Jakie są parametry modelu AR?

Parametry AR można oszacować za pomocą kilku technik, takich jak Filter Kalmana, Yule-Walker, oczekiwanie maksymalizacja, najmniejsza kwadrat, burg, algorytm do przodu itp. [49,180–183] [49] [180] [181] [182] [183].

Jaka jest różnica między średnią autoregresywną i ruchoma?

Model średniej ruchomej jest podobny do modelu autoregresyjnego, z tym wyjątkiem, że zamiast być liniową kombinacją wcześniejszych wartości szeregów czasowych, jest to liniowa kombinacja poprzednich warunków białego szumu.