+
وريما لتقف على نماذج الانحدار المتكاملة المتوسط المتحرك النماذج. أحادي المتغير (ناقلات واحد) أريما هو أسلوب التنبؤ أن المشاريع قيم المستقبل من سلسلة يستند كليا على الجمود الخاصة به. تطبيق الرئيسي هو في مجال التنبؤ على المدى القصير تتطلب لا يقل عن 40 نقاط البيانات التاريخية. أنه يعمل بشكل أفضل عندما يعرض بياناتك على نمط مستقر أو ثابت على مر الزمن مع الحد الأدنى من القيم المتطرفة. تسمى أحيانا بوكس جينكينز (بعد الكتاب الأصلي)، اريما عادة ما تكون متفوقة على الأسية تقنيات تمهيد عندما تكون البيانات طويل معقول والترابط بين الملاحظات الماضية مستقرة. إذا كانت البيانات قصيرة أو شديدة التقلب، ثم بعض طريقة تنعيم قد أداء أفضل. إذا لم يكن لديك ما لا يقل عن 38 نقاط البيانات، يجب عليك أن تنظر بعض الطرق الأخرى من أريما. الخطوة الأولى في تطبيق منهجية أريما هو للتحقق من السكون. السكون يعني أن سلسلة تظل عند مستوى ثابت إلى حد ما مع مرور الوقت. في حالة وجود اتجاه، كما هو الحال في معظم التطبيقات الاقتصادية أو التجارية، ثم البيانات غير ساكنة. وينبغي أيضا أن تظهر البيانات تباين مستمر في التقلبات على مر الزمن. ويعتبر هذا بسهولة مع سلسلة هذا هو موسمي بشكل كبير وينمو بمعدل أسرع. في مثل هذه الحالة، فإن الصعود والهبوط في المواسم تصبح أكثر دراماتيكية على مر الزمن. بدون هذه الشروط السكون يتم الوفاء بها، العديد من الحسابات المرتبطة بعملية لا يمكن حسابها. إذا كان مؤامرة رسومية من البيانات تشير إلى عدم السكون، ثم يجب عليك الفرق السلسلة. يفرق هو وسيلة ممتازة لتحويل سلسلة غير الثابتة إلى واحدة ثابتة. ويتم ذلك عن طريق طرح الملاحظة في الفترة الحالية عن سابقتها. وإذا تم هذا التحول مرة واحدة فقط لسلسلة، ويقول لك أن البيانات قد تم differenced أولا. هذه العملية يزيل أساسا الاتجاه إذا سلسلة الخاص بك ينمو بمعدل ثابت إلى حد ما. إذا كان ينمو بمعدل متزايد، يمكنك تطبيق نفس الإجراء والاختلاف البيانات مرة أخرى. أن البيانات الخاصة بك ثم يكون differenced الثانية. ترابط تلقائي هي القيم العددية تشير إلى كيفية ارتباط سلسلة بيانات لنفسها مع مرور الوقت. بتعبير أدق، فهو يقيس مدى قوة قيم البيانات في عدد محدد من فترات ما ترتبط بصرف النظر لبعضهما البعض مع مرور الوقت. عدد الفترات بعيدا وعادة ما تسمى تأخر. على سبيل المثال، الارتباط الذاتي في تأخر 1 تدابير كيف تقدر 1 الفترة بصرف النظر ترتبط مع بعضها البعض في جميع أنحاء سلسلة. والارتباط الذاتي في تأخر 2 التدابير كيفية البيانات فترتين هي مرتبطة بصرف النظر طوال هذه السلسلة. قد تتراوح ترابط تلقائي من 1 إلى -1. قيمة وثيقة إلى 1 يشير إلى وجود علاقة إيجابية عالية في حين أن قيمة وثيقة إلى -1 تعني وجود علاقة سلبية عالية. وغالبا ما تقييم هذه التدابير من خلال المؤامرات الرسومية دعا correlagrams. وcorrelagram يرسم القيم ارتباط صناعة السيارات في لسلسلة معينة في التخلف مختلفة. ويشار إلى هذا على أنه وظيفة الارتباط الذاتي ومهم جدا في طريقة أريما. محاولات منهجية أريما لوصف الحركات في سلسلة زمنية ثابتة بوصفها وظيفة من ما يسمى الانحدار ومتوسط المعلمات تتحرك. ويشار الى هذه المعلمات كما AR (autoregessive) والمعلمات MA (المتوسطات المتحركة). نموذج AR مع المعلمة 1 فقط قد تكون مكتوبة كما. X (ر) ألف (1) X (تي 1) E (ر) حيث X (ر) السلاسل الزمنية قيد التحقيق ألف (1) المعلمة الانحدار من النظام 1 X (تي 1) السلاسل الزمنية تخلفت 1 الفترة E (ر) على المدى الخطأ من طراز يعني هذا ببساطة أن أي X قيمة معينة (ر) ويمكن تفسير بعض من وظيفة من قيمتها السابقة، X (تي 1)، بالإضافة إلى بعض الخطأ العشوائي غير قابل للتفسير، E (ر). إذا (1) كان القيمة التقديرية للو0.30، ثم أن تكون متعلقة القيمة الحالية للسلسلة إلى 30 من قيمته منذ 1 الفترة. بالطبع، يمكن أن تكون ذات صلة سلسلة لأكثر من قيمة الماضية واحدة فقط. على سبيل المثال، X (ر) ألف (1) X (تي 1) (2) X (تي 2) E (ر) وهذا يدل على أن القيمة الحالية للسلسلة هو مزيج من اثنين من القيم السابقة مباشرة، X (تي 1) والعاشر (تي 2)، بالإضافة إلى بعض الخطأ العشوائي E (ر). لدينا النموذج هو الآن نموذج الانحدار الذاتي من أمر 2. نقل متوسط نماذج: ويسمى النوع الثاني من نموذج بوكس جنكنز متوسط نموذج متحرك. على الرغم من أن هذه النماذج تبدو مشابهة جدا لنموذج AR، مفهوم وراءها مختلف تماما. المتوسط المتحرك المعلمات تتعلق بما يحدث في فترة ر فقط على الأخطاء العشوائية التي وقعت في فترات زمنية سابقة، أي E (تي 1)، E (تي 2)، الخ بدلا من X (تي 1)، X ( تي 2)، (XT-3) كما في نهج الانحدار. ومتوسط نموذج تتحرك مع المدى MA يجوز لأحد أن تكون مكتوبة على النحو التالي. X (ر) - B (1) E (تي 1) E (ر) المصطلح ب (1) يسمى شهادة الماجستير من أجل 1. يستخدم علامة سلبية أمام المعلمة لاتفاقية فقط، وعادة ما يتم طباعة من صناعة السيارات matically من قبل معظم برامج الكمبيوتر. وتقول النموذج أعلاه ببساطة أن أي قيمة معينة من العاشر (ر) يرتبط مباشرة فقط على الخطأ العشوائي في الفترة السابقة، E (تي 1)، وإلى حد الخطأ الحالي، E (ر). كما هو الحال بالنسبة للنماذج الانحدار، فإن متوسط نماذج التحرك يمكن أن تمتد إلى الهياكل ترتيب أعلى تغطي مجموعات مختلفة والمتوسط المتحرك أطوال. كما يسمح منهجية أريما النماذج التي سيتم بناؤها التي تضم كلا من الانحدار والمتوسط المتحرك المعلمات معا. وغالبا ما يشار إلى هذه النماذج نماذج مختلطة كما. على الرغم من أن هذا يجعل لأداة التنبؤ أكثر تعقيدا، وهيكل قد محاكاة الواقع سلسلة أفضل وتنتج توقعات أكثر دقة. نماذج نقية تدل على أن الهيكل يتكون فقط من المعلمات AR أو ماجستير - ليس على حد سواء. النماذج التي وضعها هذا النهج عادة ما تسمى نماذج أريما لأنها تستخدم مزيجا من الانحدار (AR)، والتكامل (I) - في اشارة الى عملية عكسية من يفرق لإنتاج التنبؤات، ومتوسط العمليات (MA) تتحرك. عادة ما ورد نموذج اريما كما أريما (ع، د، ف). هذا يمثل ترتيب المكونات الانحدار (ع)، وعدد من يفرق مشغلي (د)، وعلى أعلى مستوى من المدى المتوسط المتحرك. على سبيل المثال، اريما (2،1،1) يعني أن لديك نموذج أجل الانحدار الثاني مع الترتيب الأول المتوسط المتحرك المكون الذي تم differenced مرة واحدة للحث على السكون سلسلة. اختيار مواصفات اليمين: المشكلة الرئيسية في الكلاسيكية بوكس جنكنز تحاول أن تقرر أي مواصفات أريما لاستخدام - i. e. كم عدد المعلمات AR و / أو ماجستير لتشمل. هذا ما كرس الكثير من بوكس Jenkings عام 1976 لعملية تحديد الهوية. ذلك يتوقف على الرسوم البيانية والعددية uation eval - من الارتباط الذاتي عينة وظائف الارتباط الذاتي الجزئي. حسنا، لالنماذج الأساسية الخاصة بك، والمهمة ليست صعبة للغاية. كل لها وظائف الارتباط الذاتي التي تبدو بطريقة معينة. ومع ذلك، عند ترتفع في التعقيد، لا يتم الكشف عن ذلك بسهولة الأنماط. لجعل الأمور أكثر صعوبة، والبيانات تمثل سوى عينة من العملية الأساسية. وهذا يعني أن أخطاء أخذ العينات (القيم المتطرفة، خطأ في القياس، وما إلى ذلك) قد يشوه عملية تحديد الهوية النظرية. هذا هو السبب في النمذجة أريما التقليدي هو فن وليس علما. 272 مقاطعة ماريون 5017 برونو. AR 72682 هل تبحث عن معلومات حول البيت الذي هو خارج السوق من ناحية أخرى، وربما يتم الرجوع احصائيات على منزلك. سمسار عقارات وجهد في العثور عليها. عند إعادة جمع المعلومات عن المنازل برونو مثل واحد يقع في 272 مقاطعة ماريون 5017، برونو، AR 72682، سوف تكون قادرة على الحصول على فكرة أفضل عن مختلف التفاصيل مثل التجهيزات الداخلية، خطة الكلمة، وعدد من غرف النوم، وهكذا على. هدفنا هو أن نقدم لك معلومات دقيقة وموثوق بها التي تساعدك على جعل صوت وقرار مستنير، لذلك سيكون لديك أيضا إمكانية الوصول إلى أركنساس العقارات المعلومات والممتلكات التفاصيل لضمان ذلك. يتم الحصول على المعلومات المتعلقة بالعقارات المعروضة على هذه الصفحة من السجلات العامة وغيرها من المصادر. في حين يعتقد أن تكون هذه المعلومات موثوق بها، وأنها ليست مضمونة، وينبغي التحقق منها بشكل مستقل. يتم تصنيف خصائص المسمى ليس للبيع على هذا النحو إما لأننا لم يكن لديك سجل من هذه الممتلكات يجري حاليا للبيع أو لأننا لا يسمح، بموجب عقد، قانون، أو غير ذلك، لتعيين خصائص مثل للبيع حاليا. لأكثر دقة وتصل إلى وضع تاريخ هذا أو أي ممتلكات أخرى، يرجى الاتصال السمسار. بينما العديد من المواقع ومصادر برونو سجل الممتلكات تهمة المعلومات التي الوصول إلى محتواها، ونحن في سمسار عقارات تزويد مستخدمينا الوصول غير المحدود إلى قاعدة البيانات الخاصة بنا واسعة من المعلومات العقارية البلاد. المعلومات العقارية المدهشة التي نقدمها لمستخدمينا تتضمن تفاصيل عن 272 مقاطعة ماريون 5017 سجلات الممتلكات والسجلات العامة برونو، وأركنساس سجلات ضريبة الأملاك. بالإضافة إلى ذلك، فإننا نقدم هذا المحتوى ليس فقط مجانا ولكن أيضا مع ضمان جودتها. وخلافا لغيرها من المواقع التي تعطي فقط نظرة خاطفة صغيرة في المعلومات الخاصة بهم، ونحن نقدم لكم مع كل ما تحتاجه من معلومات. عندما تنظر إلى كل الخدمات التي نقدمها لمستخدمينا سوف تكتشف أن لم يعد لديك لقضاء وقتك يذهب من موقع إلى آخر بحثا عن 272 مقاطعة ماريون 5017 سجلات الملكية، 272 مقاطعة ماريون 5017 السجلات العامة، وغيرها من برونو المعلومات العقارية. تجنب التوتر والازعاج من يبحث من خلال العديد من المواقع وتجد كل ما تبحث فيما يتعلق بالممتلكات أركنساس على سمسار عقارات. تقديري الدفع بناء على دفعة أولى مع قرض بفائدة. يقدر مبلغ القرض الدفع الشهري والفائدة فقط. وستضاف الفائدة على هذه القروض تأمين الرهن العقاري الرهن العقاري التأمين عندما الدفعة الأولى أقل من 20. لا يتم تضمين الضرائب والتأمين. الانتقال إلى: XX معالجة آلة حاسبة تكلفة يهدف إلى تقديم تقدير الملعب لأغراض إعلامية فقط وليس للنظر اقتباسا الفعلي من إجمالي تكلفة انتقالك. البيانات المقدمة من نقل الايجابيات شبكة LLC. أكثر يستند آلة حاسبة على تكاليف متوسط الصناعة. قد تختلف تكاليف التحرك الخاص بك اعتمادا على الوزن الفعلي من البضائع الخاصة بك، والخدمات التي تطلبها أو هناك حاجة لاستكمال هذه الخطوة، و / أو على تسعير كل المحرك الفردي. أيضا، لا تنعكس بعض التكاليف في هذا الحساب، على سبيل المثال أي رسوم الوقود التي قد تكون قابلة للتطبيق في الوقت الخاص بك تكاليف التحرك والتقييم. الحصول على اقتباس حر من الاختصاصيين في المحرك وبفضل رسالتك في طريقها. محترف المتحركة سوف نتصل بك قريبا. شكرا تم تسليم رسالتك. تحقق من بريدك الالكتروني للحصول على التفاصيل. على استعداد لإيجاد شركة المتحركة أخبرنا عن التحرك الخاص بك ويحصلون على ما يصل إلى 4 الحرة تتحرك أسعار الشكر رسالتك في طريقها. محترف المتحركة سوف نتصل بك قريبا. الحصول مجانا أسعار نقل أدخل بعض التفاصيل حول عملكم ويحصلون على ما يصل إلى أربعة نقلت غضون 24 ساعة. شكرا تم إرسال رسالتك إلى العاملين في القطاع العقاري المحلي. تحقق من بريدك الالكتروني للحصول على التفاصيل. وتشغلها نقل، شركة تابعة لنيوز كورب مقدمة لأريما: نماذج اللافصلية أريما (ع، د، ف) التنبؤ المعادلة: نماذج ARIMA هي، من الناحية النظرية، فإن الطبقة الأكثر عمومية من نماذج للتنبؤ سلسلة زمنية الذي يمكن تقديمها ليكون ذلك يحاول فصل إشارة من الضجيج، ومن ثم يتم استقراء إشارة في المستقبل للحصول على التوقعات. التنبؤ المعادلة أريما لسلسلة زمنية ثابتة هي الخطية (أي الانحدار من نوع) المعادلة التي تنبئ تتكون من التخلف المتغير و / أو التخلف يعتمد الأخطاء المتوقعة. وهذا هو: القيمة المتوقعة للY ثابت و / أو مبلغ المرجح لواحد أو أكثر من القيم الأخيرة من Y و / أو مبلغ المرجح لواحد أو أكثر من القيم الأخيرة من الأخطاء. إذا كانت تنبئ تتكون فقط من القيم المتخلفة عن Y. ذلك هو الانحدار النقي () بدلا من مجرد حل نظام من المعادلات. أريما في اختصار لتقف على السيارات الرجعية المتكاملة المتوسط المتحرك. ودعا التخلف من سلسلة stationarized في معادلة التنبؤ نسخة من سلسلة ثابتة. عشوائية المشي ونماذج عشوائية الاتجاه، ونماذج الانحدار، ونماذج تجانس الأسي كلها حالات خاصة من نماذج ARIMA. يتم تصنيف نموذج اريما اللافصلية كنموذج، حيث: ص هو عدد من المصطلحات الانحدار، د هو عدد من الاختلافات اللافصلية اللازمة لالسكون، وف هو عدد الأخطاء توقعات تخلفت في معادلة التنبؤ. يتم إنشاء معادلة التنبؤ على النحو التالي. أولا، دعونا ذ دلالة على الفرق ال د من Y. وهو ما يعني: لاحظ أن الفرق الثاني من Y (قضية د 2) ليس الفرق من 2 منذ فترات. بدلا من ذلك، هو الفرق الأول الفرق من بين والعشرين. وهو التناظرية منفصلة لمشتقات الثانية، أي تسارع المحلي لسلسلة بدلا من الاتجاه المحليين. من حيث ذ. معادلة التنبؤ العامة هي: هنا متوسط المعلمات المتحركة (وما إلى ذلك لتحديد نموذج اريما المناسب لY. أن تبدأ من خلال تحديد ترتيب يفرق (د) الحاجة إلى stationarize سلسلة وإزالة ميزات الجسيمة لموسمية، وربما بالتزامن مع التحول استقرار التباين مثل قطع الأشجار أو انهيارا، وإذا توقفت عند هذه النقطة، وتوقع أن سلسلة differenced ثابتة، لديك مجرد تركيبها على المشي العشوائي أو نموذج اتجاه عشوائي. أخطاء ومع ذلك، فإن سلسلة stationarized ذلك قد ربط تلقائيا، مما يدل على أن هناك حاجة إلى بعض عدد من المصطلحات AR (ص 1) كما في المعادلة التنبؤ بها. إن عملية تحديد قيم ص، د، و q التي هي الأفضل لسلسلة زمنية معينة سيتم مناقشتها في الأقسام اللاحقة من الملاحظات ( الذي الروابط الموجودة في الجزء العلوي من هذه الصفحة)، ولكن نظرا لمعاينة بعض أنواع من نماذج ARIMA اللافصلية التي تصادفها أقل أريما (1،0،0) من الدرجة الأولى نموذج الانحدار الذاتي: إذا كان سلسلة متوقفة وربط تلقائيا، وربما يمكن التنبؤ كمضاعف من القيمة السابقة الخاصة بها، بالإضافة إلى ثابت. معادلة التنبؤ في هذه الحالة هو نموذج. إذا كان متوسط Y هو صفر، ثم على المدى المستمر لن تدرج. إذا كان معامل الانحدار 1 هو سلبي، فإنه يتوقع يعني-بالعودة السلوك مع اختلاف علامات، أي أنه يتوقع أيضا أن Y سيكون أقل من الفترة القادمة يعني لو كان فوق يعني هذه الفترة. في نموذج الانحدار الذاتي من الدرجة الثانية (أريما (2،0،0))، سيكون هناك Y تي 2 المدى على حق أيضا، وهلم جرا. اعتمادا على علامات ومقادير من معاملات، يمكن ل(2،0،0) نموذج اريما وصف نظام الذي يقام بطريقة تتأرجح sinusoidally الارتداد نفسه، مثل حركة كتلة على الربيع التي تتعرض للصدمات عشوائية . ARIMA (0،1،0) المشي العشوائي: إذا كان سلسلة Y ليس ثابتا، وأبسط نموذج ممكن لأنه هو نموذج المشي العشوائي، والتي يمكن اعتبارها قضية الحد من AR (1) نموذج فيه الانحدار معامل يساوي 1، أي سلسلة مع بطء بلا حدود الإنقلاب المتوسط. معادلة التنبؤ لهذا النموذج يمكن أن تكون مكتوبة على النحو التالي: حيث الحد الثابت هو متوسط التغير فترة إلى فترة (أي انحراف طويل الأمد) في Y. هذا النموذج يمكن تركيبها على أنها نموذج الانحدار عدم اعتراض فيه الفرق الأول من Y هو المتغير التابع. لأنه يتضمن (فقط) فرق اللافصلية والحد الثابت، وتصنف على أنها عشوائية-المشوار دون نموذج - drift سيكون أريما (0،1،0) نموذج دون أريما ثابت (1،1،0) differenced من الدرجة الأولى نموذج الانحدار الذاتي: إذا تم ربط تلقائيا أخطاء نموذج المشي العشوائي، ربما المشكلة يمكن حلها عن طريق إضافة تأخر واحد من المتغير التابع للمعادلة التنبؤ - أي من التقهقر الفرق الأول من Y على نفسها تخلفت من فترة واحدة. هذا من شأنه أن يسفر عن التنبؤ المعادلة التالية: والتي يمكن ترتيبها لهذا هو نموذج الانحدار الذاتي من الدرجة الأولى مع النظام واحدة من يفرق اللافصلية والحد الثابت - أي بمعنى. واريما (1،1،0) نموذج. ARIMA (0،1،1) من دون المستمر تجانس الأسي بسيط: يقترح استراتيجية أخرى لتصحيح أخطاء ربط تلقائيا في نموذج المشي العشوائي من قبل نموذج تجانس الأسي بسيط. يذكر أن لبعض السلاسل الزمنية غير الثابتة (مثل تلك التي تظهر تقلبات صاخبة حول متوسط متفاوتة ببطء)، ونموذج المشي العشوائي لا يتم تنفيذ بالإضافة إلى المتوسط المتحرك من القيم الماضية. وبعبارة أخرى، بدلا من أخذ الملاحظة الأخيرة كما توقع من الملاحظة التالية، فمن الأفضل استخدام ما معدله الملاحظات القليلة الماضية من أجل تصفية الضوضاء وتقدير أكثر دقة الحسابى للسكان المحليين. ويستخدم هذا النموذج تجانس الأسي البسيط المتوسط المتحرك المرجح بشكل كبير من القيم الماضية لتحقيق هذا الغرض. معادلة التنبؤ لنموذج تجانس الأسي بسيط يمكن أن يكتب في عدد من الأشكال أي ما يعادل رياضيا. واحد منها هو ما يسمى النموذج، الذي يتم تعديل التوقعات السابقة في الاتجاه الخطأ جعلت: لأن 1 ر ه ر 1 Y - تي 1 بالتعريف، وهذا يمكن أن يكتب على النحو التالي: وهو واريما (0،1،1) - without-ثابت التنبؤ المعادلة مع اقتراب 1 0 يصبح نموذجا عشوائية سيرا على الأقدام دون العائمة. ما هي أفضل طريقة لتصحيح الارتباط الذاتي: إضافة مصطلحات AR أو إضافة بنود MA في النموذجين السابقة التي نوقشت أعلاه، فإن مشكلة الأخطاء ربط تلقائيا في نموذج المشي العشوائي كانت ثابتة بطريقتين مختلفتين: عن طريق إضافة قيمة تخلفت من differenced سلسلة للمعادلة أو إضافة قيمة المتخلفة عن الخطأ التوقعات. النهج الذي هو أفضل وهناك قاعدة الإبهام لهذه الحالة، والتي سيتم مناقشتها في مزيد من التفاصيل في وقت لاحق، هو أن الارتباط الذاتي الإيجابي هو عادة أفضل علاج عن طريق إضافة مصطلح AR للنموذج والسلبية الارتباط الذاتي وعادة ما يتم علاجها بأفضل الطرق بإضافة MA المدى. في مجال الأعمال التجارية ووقت الاقتصادي السلسلة، الارتباط الذاتي السلبي غالبا ما تنشأ بوصفها قطعة أثرية من يفرق. (بشكل عام، يفرق يقلل من الارتباط الذاتي الإيجابي، بل وربما تتسبب في التحول من الموجب إلى الارتباط الذاتي السلبي.) وهكذا، وأريما (0،1،1) النموذج، الذي يرافق يفرق قبل فترة MA، هو أكثر كثيرا ما تستخدم من ل ARIMA (1،1،0) نموذج. ARIMA (0،1،1) مع المستمر تجانس الأسي بسيط مع النمو: من خلال تطبيق نموذج SES كنموذج أريما، كنت في الواقع الحصول على بعض المرونة. أولا وقبل كل شيء، ولا يسمح للMA المقدرة (1) معامل لتكون سلبية. وهذا يتوافق مع عامل تجانس أكبر من 1 في نموذج SES، والتي عادة لا يسمح به الإجراء المناسب نموذج SES. ثانيا، لديك خيار بما في ذلك الحد الثابت في النموذج أريما إذا كنت ترغب في ذلك، من أجل تقدير اتجاه متوسط غير صفرية. واريما (0،1،1) مع نموذج ثابت لديه معادلة التنبؤ: والتنبؤات فترة متقدما بنقطة واحدة من هذا النموذج هي مماثلة لتلك النوعية من طراز إس إي إس، إلا أن مسار التوقعات على المدى الطويل هو عادة المنحدرة خط (الذي منحدر يساوي مو) بدلا من خط أفقي. ARIMA (0،2،1) أو (0،2،2) من دون المستمر تجانس الأسي الخطي: خطي نماذج تجانس الأسي هي نماذج ARIMA التي تستخدم اثنين من الاختلافات اللافصلية بالتزامن مع أحكام MA. الفرق الثاني من سلسلة Y ليس مجرد الفرق بين Y ونفسها تخلفت من قبل اثنين من الفترات، بل هو أول الفرق من أول الفرق --i. e. التغيير في داخل تغير من Y في الفترة ر. وهكذا، والفرق الثاني من Y في الفترة ر يساوي (ص ر - Y تي 1) - (Y تي 1 - تي 2 Y) Y ر - 2Y تي 1 ص تي 2. والفرق الثاني من وظيفة منفصلة مشابه إلى مشتق الثانية من وظيفة مستمرة: أنه يقيس في وظيفة عند نقطة معينة من الزمن. نموذج ARIMA (0،2،2) من دون ثابت ويتوقع أن الفرق الثاني من سلسلة يساوي وظيفة خطية من اثنين من أخطاء توقعات الماضية: والتي يمكن ترتيبها على النحو التالي: حيث الصورة النموذج هو حالة خاصة. ويستخدم المرجح بشكل كبير المتوسطات المتحركة لتقدير كل من المستوى المحلي والاتجاه المحلي في هذه السلسلة. التوقعات على المدى الطويل من هذا النموذج تتلاقى على خط مستقيم الذي يعتمد على الاتجاه متوسط وحظ في نهاية سلسلة المنحدر. ARIMA (1،1،2) من دون المستمر ثبط الاتجاه الخطي تجانس الأسي. ويتضح هذا النموذج في الشرائح المرفقة على نماذج ARIMA. ومن استقراء الاتجاه المحلي في نهاية هذه السلسلة ولكن يسطح بها في آفاق توقعات أطول لتقديم مذكرة من المحافظة، وهي ممارسة لها دعما تجريبيا. راجع مقالة حول المادة التي ارمسترونغ وآخرون. للتفاصيل. فإنه من المستحسن عموما التمسك نماذج في أي واحد على الأقل من p و q غير أي أكبر من 1، أي لا تحاول أن تناسب نموذج مثل اريما (2،1،2)، وهذا من المرجح أن تؤدي إلى overfitting والقضايا التي تمت مناقشتها بمزيد من التفصيل في الملاحظات على هيكل رياضي من النماذج أريما. تنفيذ جدول: نماذج أريما لمثل تلك المذكورة أعلاه هي سهلة التنفيذ على جدول. معادلة التنبؤ هو مجرد معادلة خطية يشير إلى القيم السابقة من السلسلة الزمنية الأصلية والقيم السابقة للأخطاء. وهكذا، يمكن أن تقوم بإعداد جدول التنبؤ أريما عن طريق تخزين البيانات في العمود A، الصيغة التنبؤ في العمود B، والأخطاء (توقعات ناقص البيانات) في العمود C. الصيغة التنبؤ في خلية نموذجية في العمود B سيكون ببساطة تعبير الخطي في اشارة الى القيم في السابق صفوف من الأعمدة A و C، مضروبا في معامل AR أو MA المناسبة المخزنة في الخلايا في مكان آخر على جدول البيانات.
No comments:
Post a Comment