Deixe v ser o valor previsto para os períodos 1 a T e v seja o seu valor previsto no tempo t. Nós expressamos v como a soma de dois termos, seu significado no tempo t, e seu desvio da média no tempo t, epsilon. Em outras palavras, v overline epsilon O overline é escolhido com base nos argumentos. O termo epsilon é assumido como uma variável aleatória normalmente distribuída com sigma médio zero e desvio padrão () 0,234. A formação média móvel da ordem q é escolhida, MA (q) onde q é o número de termos atrasados na média móvel. Utilizamos a seguinte especificação de média móvel: epsilon sum mu onde mu são variáveis aleatórias normais padrão distribuídas de forma independente. Para garantir que o desvio padrão de t seja igual ao seu valor pré-especificado, estabelecemos a fração alfa). Observe que o epsilon t depende de q1 termos aleatórios. O código R que eu usei para o modelo acima. Eu estou pensando que, o alfa está mudando ao longo do tempo, o parâmetro para a figura no papel é: Nota: MA (30), (31 termos), sigma (epsilon) 0.234, 31 inicial Valores de mu0, 10 000 simulação Estou faltando qualquer coisa perguntada 27 de abril 11 às 14:57 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncPara definição, observe que os coeficientes AR têm o sinal xt - m a1 (xt-1 - m) hellip ap (Xt-p-m) et ar é apenas um invólucro para as funções ar. yw. Ar. burg. Ar. ols e ar. mle. A seleção de pedidos é feita pela AIC se aic for true. Isso é problemático, pois dos métodos aqui apenas ar. mle executam a estimativa de máxima verossimilhança. O AIC é calculado como se a estimativa de variância fosse o MLE, omitiendo o termo determinante da probabilidade. Observe que isso não é o mesmo que a probabilidade Gaussiana avaliada nos valores de parâmetros estimados. Em ar. yw, a matriz de variância das inovações é calculada a partir dos coeficientes ajustados e a autocovariância de x. Ar. burg permite dois métodos para estimar a variação de inovações e, portanto, AIC. O método 1 é usar a atualização dada pela recursão de Levinson-Durbin (Brockwell e Davis, 1991, (8.2.6) na página 242) e segue S-PLUS. O método 2 é a média da soma dos quadrados dos erros de previsão para trás e para trás (como em Brockwell e Davis, 1996, página 145). Percival e Walden (1998) discutem os dois. No caso multivariante, os coeficientes estimados dependerão (ligeiramente) do método de estimação de variância. Lembre-se de que ar inclui, por padrão, uma constante no modelo, removendo a média global de x antes de montar o modelo AR, ou (ar. mle), estimando uma constante para subtrair. Para ar e seus métodos, uma lista de classe ar com os seguintes elementos: A ordem do modelo ajustado. Isso é escolhido minimizando o AIC se for VERDADEIRO. Caso contrário, é order. max. Coeficientes de autorregressão estimados para o modelo ajustado. A variância de predição: uma estimativa da porção da variância da série temporal que não é explicada pelo modelo autorregressivo. A média estimada da série utilizada na montagem e para uso na predição.
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