Um das Autoregressive Modell zu generieren, haben wir den Befehl aryule () und wir können auch filterEstimating AR Modell verwenden. Aber wie kann ich MA-Modell generieren Zum Beispiel, kann jemand bitte zeigen, wie man MA (20) Modell zu generieren Ich konnte keine passende Technik zu tun, dies zu tun. Das Rauschen wird aus einer nichtlinearen Karte generiert. So wird das MA-Modell über epsilon-Begriffe regressieren. Q1: Sei sehr hilfreich, wenn der Code und die Funktionsform eines MA-Modells bevorzugt MA (20) mit dem obigen Rauschmodell gezeigt werden. Q2: Dies ist, wie ich ein AR (20) mit zufälligen Rauschen, aber nicht wissen, wie man die obige Gleichung als das Rauschen verwenden, anstatt mit Rand für beide MA und AR gefragt Aug 15 14 um 17:30 Mein Problem ist die Verwendung von Filter. Ich bin nicht vertraut mit Transfer-Funktion Konzept, aber Sie erwähnten, dass Zähler B39s sind die MA Koeffizienten so die B sollte die 20 Elemente und nicht A39s. Als nächstes sagen wir, dass das Modell einen Intercept von 0,5 hat, können Sie bitte mit dem Code zeigen, wie ich ein MA-Modell mit 0,5 Intercept erstellen kann (wie man den Intercept im Filter () erwähnte und den in meiner Frage definierten Eingang bitte danke Sie für die Filter-Link, die wirklich gelöscht die Zweifel über die Verwendung von Filter ndash SKM Aug 19 14 at 16:36 In quoty Filter (b, a, X) filtert die Daten in Vektor X mit dem Filter durch Zähler Koeffizienten Vektor beschrieben B und Nenner-Koeffizientenvektor a. Wenn a (1) nicht gleich 1 ist, filtert der Filter die Filterkoeffizienten um a (1). Wenn a (1) gleich 0 ist, gibt filter ein Fehler. quot (mathworkshelpmatlabreffilter. html) das ist Der Problembereich, wie ich es nicht verstehe, wie man das a, b (Filterkoeffizienten) spezifiziert, wenn es einen Intercept von etwa 0,5 oder einen Intercept von 1 gibt. Könnten Sie bitte ein Beispiel von MA mit Filter und einem Nicht-Null-Intercept mit dem Eingang zeigen Dass ich in der Frage ndash SKM Aug 19 14 bei 17: 45 erwähnt habe. Dokumentation ist das unbedingte Mittel des Prozesses, und x03C8 (L) ist ein rationales, unendlich verzögertes Operatorpolynom (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026) . Anmerkung: Die Konstante Eigenschaft eines Arima-Modellobjekts entspricht c. Und nicht das unbedingte Mittel 956. Durch Wolds-Zerlegung 1. Gleichung 5-12 entspricht einem stationären stochastischen Prozeß, vorausgesetzt, daß die Koeffizienten x03C8i absolut summierbar sind. Dies ist der Fall, wenn das AR-Polynom, x03D5 (L). Ist stabil Dh alle ihre Wurzeln liegen außerhalb des Einheitskreises. Darüber hinaus ist der Prozess kausal, sofern das MA-Polynom invertierbar ist. Dh alle ihre Wurzeln liegen außerhalb des Einheitskreises. Econometrics Toolbox erzwingt Stabilität und Umkehrbarkeit von ARMA-Prozessen. Wenn Sie ein ARMA-Modell mit arima angeben. Sie erhalten einen Fehler, wenn Sie Koeffizienten eingeben, die nicht mit einem stabilen AR-Polynom oder einem invertierbaren MA-Polynom übereinstimmen. Ähnlich schätzt die Schätzung während der Schätzung Stationaritäts - und Invertierbarkeitsbeschränkungen ein. Referenzen 1 Wold, H. Eine Studie in der Analyse der stationären Zeitreihe. Uppsala, Schweden: Almqvist amp Wiksell, 1938. Wählen Sie Ihr LandAutoregressive Moving-Average Simulation (First Order) Die Demonstration ist so eingestellt, dass die gleiche zufällige Reihe von Punkten verwendet wird, egal wie die Konstanten und sind vielfältig. Wenn jedoch die Taste quotrandomizequot gedrückt wird, wird eine neue Zufallsreihe erzeugt und verwendet. Wenn man die zufällige Serie identifiziert, kann der Benutzer genau die Effekte auf die ARMA-Reihe von Änderungen in den beiden Konstanten sehen. Die Konstante ist auf (-1,1) begrenzt, da sich die Divergenz der ARMA-Serie ergibt. Die Demonstration ist nur für einen ersten Auftrag. Zusätzliche AR-Begriffe würden es ermöglichen, komplexere Serien zu erzeugen, während zusätzliche MA-Begriffe die Glättung erhöhen würden. Für eine detaillierte Beschreibung der ARMA-Prozesse siehe z. B. G. Box, G. M. Jenkins und G. Reinsel, Zeitreihenanalyse: Prognose und Kontrolle. 3. Aufl. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1994. RELATED LINKSDokumentation ist das unbedingte Mittel des Prozesses, und x03C8 (L) ist ein rationales, unendlich verzögertes Operatorpolynom (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Anmerkung: Die Konstante Eigenschaft eines Arima-Modellobjekts entspricht c. Und nicht das unbedingte Mittel 956. Durch Wolds-Zerlegung 1. Gleichung 5-12 entspricht einem stationären stochastischen Prozeß, vorausgesetzt, daß die Koeffizienten x03C8i absolut summierbar sind. Dies ist der Fall, wenn das AR-Polynom, x03D5 (L). Ist stabil Dh alle ihre Wurzeln liegen außerhalb des Einheitskreises. Darüber hinaus ist der Prozess kausal, sofern das MA-Polynom invertierbar ist. Dh alle ihre Wurzeln liegen außerhalb des Einheitskreises. Econometrics Toolbox erzwingt Stabilität und Umkehrbarkeit von ARMA-Prozessen. Wenn Sie ein ARMA-Modell mit arima angeben. Sie erhalten einen Fehler, wenn Sie Koeffizienten eingeben, die nicht mit einem stabilen AR-Polynom oder einem invertierbaren MA-Polynom übereinstimmen. Ähnlich schätzt die Schätzung während der Schätzung Stationaritäts - und Invertierbarkeitsbeschränkungen ein. Referenzen 1 Wold, H. Eine Studie in der Analyse der stationären Zeitreihe. Uppsala, Schweden: Almqvist amp Wiksell, 1938. Wählen Sie Ihr Land
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