อัต แบบบูรณาการ เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย Matlab

ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับรูปแบบที่ไม่เป็นกรรมสิทธิ์ของ ARIMA รูปแบบ ARIMA เป็นทฤษฎีในชั้นเรียนโดยทั่วไปในรูปแบบของการคาดการณ์ชุดเวลาซึ่งสามารถทำให้เคลื่อนที่ได้โดยการแยกแยะถ้าจำเป็นบางทีอาจใช้ร่วมกับการแปลงที่ไม่เป็นเชิงเส้น เช่นการบันทึกหรือการลดน้ำหนักถ้าจำเป็นตัวแปรแบบสุ่มที่เป็นชุดเวลาจะหยุดนิ่งถ้าคุณสมบัติทางสถิติมีค่าคงที่ตลอดช่วงเวลาชุดคงที่ไม่มีแนวโน้มมีการแปรผันรอบ ๆ ค่าเฉลี่ยของมันมีค่าแอมพลิจูดคงที่และเลื้อยตามแบบที่สม่ำเสมอ คือระยะสั้นของรูปแบบเวลาสุ่มมักจะมีลักษณะเดียวกันในแง่สถิติสภาพหลังหมายความว่า correlations ความสัมพันธ์กับความเบี่ยงเบนก่อนหน้านี้เองจากค่าคงที่ยังคงอยู่ตลอดเวลาหรือเทียบเท่าที่สเปกตรัมพลังงานคงที่ตลอดเวลาสุ่ม ตัวแปรของรูปแบบนี้สามารถดูได้ตามปกติเช่นการรวมกันของสัญญาณและเสียงและสัญญาณถ้าอย่างใดอย่างหนึ่งอาจจะเป็น PAT ern ของการพลิกกลับค่าเฉลี่ยอย่างรวดเร็วหรือช้าหรือการสั่นสะเทือนไซน์หรือสลับอย่างรวดเร็วในการเข้าสู่ระบบและมันยังอาจมีองค์ประกอบตามฤดูกาลรูปแบบ ARIMA สามารถดูเป็นตัวกรองที่พยายามแยกสัญญาณจากเสียงและสัญญาณจะแล้ว ในอนาคตจะได้รับการคาดการณ์สมการพยากรณ์ ARIMA สำหรับชุดเวลานิ่งคือสมการถดถอยเชิงเส้นซึ่งตัวทำนายประกอบด้วยความล่าช้าของตัวแปรตามและหรือความล่าช้าของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์นั่นคือค่าที่กำหนดของ Y ค่าคงที่และหรือผลรวมถ่วงน้ำหนักของหนึ่งหรือมากกว่าค่าล่าสุดของ Y และหรือผลรวมถ่วงน้ำหนักของหนึ่งหรือมากกว่าค่าล่าสุดของข้อผิดพลาดถ้าตัวทำนายประกอบด้วยเฉพาะค่า lag ของ Y มันเป็นแบบอัตถิภาวนิยมแบบอัตถิภาวนิยมแบบอัตถิภาวนิยม, ซึ่งเป็นเพียงกรณีพิเศษของรูปแบบการถดถอยและสามารถใช้กับซอฟต์แวร์การถดถอยตามมาตรฐานได้ตัวอย่างเช่นแบบจำลอง AR 1 แบบอัตโนมัติสำหรับคำสั่งแรกสำหรับ Y เป็นแบบจำลองการถดถอยแบบง่ายซึ่งตัวแปรอิสระ i s เพียง Y lagged โดยหนึ่งระยะเวลา LAG Y, 1 ใน Statgraphics หรือ YLAG1 ใน RegressIt ถ้าบางส่วนของ predictors ที่ล่าช้าของข้อผิดพลาดแบบจำลอง ARIMA ไม่เป็นแบบการถดถอยเชิงเส้นเพราะไม่มีวิธีการระบุข้อผิดพลาดของช่วงเวลาสุดท้าย เป็นตัวแปรอิสระข้อผิดพลาดต้องคำนวณเป็นระยะ ๆ เมื่อโมเดลพอดีกับข้อมูลจากมุมมองด้านเทคนิคปัญหาเกี่ยวกับการใช้ข้อผิดพลาดที่ล่าช้าเป็นตัวพยากรณ์คือการคาดการณ์ของแบบจำลองไม่ใช่หน้าที่เชิงเส้นของ สัมประสิทธิ์แม้ว่าจะเป็นฟังก์ชันเชิงเส้นของข้อมูลที่ผ่านมาดังนั้นค่าสัมประสิทธิ์ในแบบจำลอง ARIMA ที่มีข้อผิดพลาดที่ล้าหลังจะต้องประมาณด้วยวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพแบบไม่เชิงเส้นโดยการปีนเขามากกว่าการแก้สมการสมการคำย่อ ARIMA ย่อมาจาก Auto-Regressive Integrated การเคลื่อนที่ของค่าเฉลี่ยความล่าช้าของชุดเครื่องเขียนในสมการพยากรณ์จะเรียกว่าเงื่อนไขอัตโนมัติ (autoregressive terms) ความล่าช้าของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์จะเรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และช่วงเวลาที่ต้องการ จะแตกต่างกันที่จะทำให้ stationary กล่าวจะเป็นแบบบูรณาการรุ่นของ stationary series แบบสุ่มเดินและแบบสุ่มแนวโน้มรุ่น autoregressive และแบบจำลองการเรียบเรียงอธิบายเป็นกรณีพิเศษของ ARIMA models. A แบบเรียล ARIMA ไม่ถูกจำแนกเป็น ARIMA p, d, q model, where. p คือจำนวนของเงื่อนไข autoregressive. d คือจำนวนความแตกต่างที่ไม่จำเป็นสำหรับ stationarity และ. q คือจำนวนข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ที่ล้าหลังในสมการทำนายสมการพยากรณ์ถูกสร้างขึ้นดังนี้ อันดับแรกให้ y แสดงถึงความแตกต่าง d ของ Y ซึ่งหมายความว่าทราบว่าความแตกต่างที่สองของ Y d 2 กรณีไม่แตกต่างจาก 2 งวดก่อนหน้านี้ค่อนข้างเป็นความแตกต่างแรกที่แตกต่างของที่แรกคือ อะนาล็อกแบบไม่ต่อเนื่องของอนุพันธ์ลำดับที่สองคือการเร่งแบบท้องถิ่นของซีรีส์มากกว่าแนวโน้มในท้องถิ่นในแง่ของสมการพยากรณ์ทั่วไปของสมการนี้ค่าพารามิเตอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่ถูกกำหนดเพื่อให้สัญญาณของพวกเขาเป็นค่าลบในสมการ uation ต่อไปนี้การประชุมนำโดย Box และ Jenkins ผู้เขียนบางคนและซอฟต์แวร์รวมทั้งภาษาเขียนโปรแกรม R กำหนดให้พวกเขามีเครื่องหมายบวกแทนเมื่อตัวเลขจริงถูกเสียบเข้ากับสมการไม่มีความกำกวม แต่สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าการประชุมใด ซอฟท์แวร์ของคุณใช้เมื่อคุณอ่านข้อมูลออกบ่อยครั้งที่พารามิเตอร์แสดงโดย AR1, AR2, และ MA1, MA2 เป็นต้นหากต้องการระบุรูปแบบ ARIMA ที่เหมาะสมสำหรับ Y คุณจะเริ่มต้นด้วยการกำหนดลำดับของความต้องการ เพื่อหยุดนิ่งชุดและลบคุณลักษณะขั้นต้นของฤดูกาลบางทีร่วมกับการเปลี่ยนแปลงความแปรปรวน - เสถียรภาพเช่นการบันทึกหรือการทำให้หลุดลอยหากคุณหยุดที่จุดนี้และคาดการณ์ว่าชุด differenced เป็นค่าคงที่คุณมีเพียงติดตั้งแบบสุ่มเดินหรือแบบสุ่ม แบบจำลองแนวโน้มอย่างไรก็ตามชุด stationarized อาจยังมีข้อผิดพลาด autocorrelated แนะนำว่า AR จำนวนบางแง่ p 1 และหรือจำนวน MA บางข้อตกลง 1 ยังมีความจำเป็น ในสมการคาดการณ์กระบวนการของการกำหนดค่าของ p, d และ q ที่ดีที่สุดสำหรับชุดเวลาที่ระบุจะกล่าวถึงในส่วนถัดไปของโน้ตที่ลิงก์อยู่ที่ด้านบนสุดของหน้านี้ แต่เป็นการแสดงตัวอย่างบางส่วน ของประเภทของแบบจำลอง ARDSA แบบไม่ใช้เชิงเส้นที่พบโดยทั่วไปจะได้รับด้านล่างนี้แบบจำลองอัตถดถอย AUTIMAGE 1,0,0 ครั้งแรกหากชุดมีการเคลื่อนที่และสัมพันธ์กันอาจเป็นที่คาดการณ์ได้ว่าเป็นค่าหลายค่าก่อนหน้าของตัวเองบวกกับ ค่าคงที่สมการพยากรณ์ในกรณีนี้คือ Y ซึ่งถอยหลังตัวเองอยู่ในช่วงเวลาหนึ่งนี่คือรูปแบบคงที่ ARIMA 1,0,0 ถ้าค่าเฉลี่ยของ Y เป็นศูนย์แล้วค่าคงที่จะไม่รวมอยู่หากความลาดชัน ค่าสัมประสิทธิ์ที่ 1 เป็นค่าบวกและน้อยกว่า 1 ในขนาดจะต้องน้อยกว่า 1 ในขนาดถ้า Y อยู่นิ่งแบบจำลองอธิบายพฤติกรรมการเปลี่ยนค่าเฉลี่ยซึ่งคาดว่าค่าของช่วงถัดไปจะเป็น 1 เท่าห่างจากค่าเฉลี่ยเท่ากับ ค่าของงวดถ้า 1 เป็นค่าลบ คาดการณ์พฤติกรรมการคืนค่าเฉลี่ยด้วยการสลับสัญญาณเช่นคาดการณ์ว่า Y จะต่ำกว่าระยะเวลาถัดไปหากมีค่าสูงกว่าช่วงเวลานี้ในแบบจำลองอัตถิภาวนิยมที่สองแบบ ARIMA 2,0,0 จะมี Y t-2 ระยะทางด้านขวาเช่นกันและอื่น ๆ ขึ้นอยู่กับสัญญาณและขนาดของค่าสัมประสิทธิ์แบบ ARIMA 2,0,0 สามารถอธิบายระบบที่มีการพลิกกลับหมายถึงเกิดขึ้นในรูปแบบการสั่น sinusoidally เช่นการเคลื่อนไหว ของมวลในฤดูใบไม้ผลิที่อยู่ภายใต้การกระแทกแบบสุ่มการเดินแบบสุ่มของ GRIMA 0,1,0 ถ้าชุด Y ไม่อยู่นิ่งแบบจำลองที่ง่ายที่สุดที่เป็นไปได้คือรูปแบบการเดินแบบสุ่มซึ่งถือได้ว่าเป็นข้อ จำกัด ของ แบบจำลอง AR 1 ซึ่งมีค่าสัมประสิทธิ์อัตถิภาวนาเท่ากับ 1 คือชุดที่มีการพลิกกลับของค่าเฉลี่ยที่ช้าอย่างไม่หยุดนิ่งสมการทำนายสำหรับแบบจำลองนี้สามารถเขียนได้ตามระยะเวลาคงที่คือการเปลี่ยนแปลงระยะเวลาเฉลี่ยเป็นระยะยาว drift in Y โมเดลนี้สามารถใช้เป็นแบบ non-intercept ได้ gression model ซึ่งความแตกต่างแรกของ Y คือตัวแปรที่ขึ้นกับตัวแปรเนื่องจากตัวแปรนี้มีเพียงความแตกต่างที่ไม่มีนัยและระยะคงที่ซึ่งจะถูกจัดเป็นแบบจำลอง ARIMA 0,1,0 โดยค่าคงที่โมเดลแบบเดินสุ่มโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงจะเป็น แบบจำลอง ARIMA 0,1.0 โดยไม่มีค่าคงที่ ARIMA 1,1,0 differenced แบบจำลอง autoregressive ลำดับแรกถ้าข้อผิดพลาดของรูปแบบการเดินแบบสุ่มเป็น autocorrelated บางทีปัญหาสามารถแก้ไขโดยการเพิ่มหนึ่งล่าช้าของตัวแปรที่ขึ้นกับ สมการทำนาย - คือโดยการถอยกลับความแตกต่างแรกของ Y บนตัวเอง lagged โดยหนึ่งระยะเวลานี้จะให้สมการทำนายต่อไปนี้ซึ่งสามารถ rearranged เพื่อนี้เป็นแบบลำดับแรกอัตโนมัติ autoregressive กับลำดับหนึ่งของ differencing nonseasonal และระยะคงที่ - มีรูปแบบ ARIMA 1,1,0.ARIMA 0,1,1 โดยไม่มีการเรียบแบบเรียบง่ายอย่างสม่ำเสมอกลยุทธ์อื่นในการแก้ไขข้อผิดพลาดที่เกี่ยวกับความสัมพันธ์ในรูปแบบการเดินแบบสุ่มได้รับการแนะนำโดยแบบเรียบง่าย ชุดเวลาแบบไม่หยุดนิ่งเช่นคนที่แสดงความผันผวนที่มีเสียงดังอยู่รอบ ๆ ค่าเฉลี่ยที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างช้า ๆ รูปแบบการเดินแบบสุ่มไม่ได้ทำเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยที่ผ่านมาของค่าที่ผ่านมาในคำอื่น ๆ แทนที่จะใช้การสังเกตล่าสุดเป็นการคาดการณ์การสังเกตครั้งต่อไป จะเป็นการดีกว่าที่จะใช้ค่าเฉลี่ยของข้อสังเกตสองสามข้อที่ผ่านมาเพื่อกรองเสียงและแม่นยำมากขึ้นในการประมาณค่าเฉลี่ยในท้องถิ่นแบบเรียบง่ายที่อธิบายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของค่าที่ผ่านมาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์นี้สมการทำนายสำหรับ รูปแบบการเรียบง่ายชี้แจงสามารถเขียนในรูปแบบทางคณิตศาสตร์จำนวนหนึ่งซึ่งเป็นรูปแบบการแก้ไขข้อผิดพลาดที่เรียกว่าซึ่งในการคาดการณ์ก่อนหน้านี้มีการปรับในทิศทางของข้อผิดพลาดที่ทำเพราะ e t-1 Y t - 1 - t-1 โดยนิยามนี้สามารถถูกเขียนใหม่เป็น. ซึ่งเป็น ARIMA 0,1,1 - โดยไม่คิดค่าคงที่สมการพยากรณ์กับ 1 1 - ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถใส่คำพูดแบบทึบง่ายๆ โดยระบุว่าเป็นรูปแบบ ARIMA 0,1,1 โดยไม่มีค่าคงที่และค่าสัมประสิทธิ์ของค่าสัมประสิทธิ์ของค่าสัมประสิทธิ์สมการของ MA 1 เท่ากับ 1-alpha ในสูตร SES โปรดจำไว้ว่าในรูปแบบ SES อายุโดยเฉลี่ยของข้อมูลในช่วง 1 - การคาดการณ์ล่วงหน้าเป็น 1 ความหมายว่าพวกเขาจะมีแนวโน้มที่จะล่าช้าหลังแนวโน้มหรือจุดหักเหโดยประมาณ 1 ช่วงเวลาดังต่อไปนี้ว่าอายุเฉลี่ยของข้อมูลในการคาดการณ์ล่วงหน้า 1 รอบของ ARIMA 0.1,1 - แบบคงที่คือ 1 1 - 1 ตัวอย่างเช่นถ้า 1 0 8 อายุเฉลี่ยเท่ากับ 5 เมื่อ 1 เข้าใกล้ 1 รูปแบบ ARIMA 0,1,1 - ไม่ต่อเนื่องจะกลายเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวมากและ เป็นวิธีที่ 1 0 จะกลายเป็นแบบสุ่มเดินโดยปราศจาก drift วิธี s วิธีที่ดีที่สุดเพื่อแก้ไข autocorrelation เพิ่มเงื่อนไข AR หรือเพิ่มเงื่อนไข MA ในสองรุ่นก่อนหน้ากล่าวข้างต้นปัญหาของข้อผิดพลาด autocorrelated ในแบบสุ่มเดิน ได้รับการแก้ไขในสองวิธีโดยการเพิ่มค่า lagged ของชุด differenced สมการหรือเพิ่มค่าล้าหลังของ foreca ข้อผิดพลาด st วิธีที่ดีที่สุดกฎของหัวแม่มือสำหรับสถานการณ์นี้ซึ่งจะมีการกล่าวถึงในรายละเอียดเพิ่มเติมในภายหลังเป็นที่ autocorrelation บวกมักจะได้รับการปฏิบัติที่ดีที่สุดโดยการเพิ่มคำ AR เพื่อรูปแบบและ autocorrelation เชิงลบมักจะได้รับการปฏิบัติที่ดีที่สุดโดย โดยทั่วไปแล้วความแตกต่างของค่าสัมประสิทธิ์การลดความเหลื่อมตัวในทางบวกและอาจทำให้เกิดการเปลี่ยนจากการบวกค่าเป็นลบ (autocorrelation) ดังนั้นรูปแบบ ARIMA 0.1,1 ในรูป differencing ที่มาพร้อมกับคำ MA จะใช้บ่อยกว่ารูปแบบ ARIMA 1,1,0ARIMA 0,1,1 ที่มีการเรียบง่ายเรียบเรียงง่ายๆด้วยการเจริญเติบโตโดยการใช้รูปแบบ SES เป็นรูปแบบ ARIMA คุณจะได้รับบางอย่าง ความยืดหยุ่นก่อนอื่นประเมินค่าสัมประสิทธิ์ของค่าสัมประสิทธิ์สมการของ MA 1 ที่เป็นค่าลบซึ่งสอดคล้องกับปัจจัยความราบเรียบที่มีขนาดใหญ่กว่า 1 ในรูปแบบ SES ซึ่งโดยปกติจะไม่ได้รับอนุญาตตามขั้นตอนการปรับรุ่น SES Sec ond คุณมีตัวเลือกในการรวมระยะเวลาคงที่ในรูปแบบ ARIMA หากต้องการเพื่อประเมินแนวโน้มโดยเฉลี่ยที่ไม่ใช่ศูนย์รูปแบบ ARIMA 0,1,1 กับค่าคงที่มีสมการทำนายหนึ่งรอบระยะเวลาล่วงหน้า การคาดการณ์จากแบบจำลองนี้มีคุณภาพคล้ายคลึงกับแบบจำลอง SES ยกเว้นว่าวิถีของการคาดการณ์ในระยะยาวโดยทั่วไปจะเป็นเส้นลาดซึ่งมีความลาดชันเท่ากับ mu มากกว่าแนวนอน ARIMA 0,2,1 หรือ 0, 2,2 โดยไม่ต้องเหนี่ยวรั้งแบบคงที่เชิงเส้นแบบคงที่ Linear exponential smoothing models คือแบบจำลอง ARIMA ซึ่งใช้ความแตกต่างกันสองประการร่วมกับข้อกำหนดของ MA ข้อแตกต่างที่สองของชุด Y ไม่ได้เป็นเพียงความแตกต่างระหว่าง Y กับตัวเองที่ล้าหลังไปสองช่วงคือ ความแตกต่างแรกของความแตกต่างแรกคือการเปลี่ยนการเปลี่ยนแปลงของ Y ที่ระยะเวลา t ดังนั้นความแตกต่างที่สองของ Y ในช่วง t เท่ากับ Y t - Y t - 1 - Y t - 1 - Y t-2 Y t-2Y t-1 Y t-2 ความแตกต่างที่สองของฟังก์ชันแบบแยกเป็น analogou s ไปยังอนุพันธ์ที่สองของฟังก์ชันต่อเนื่องจะวัดการเร่งหรือความโค้งในฟังก์ชัน ณ จุดที่กำหนดในเวลา ARIMA 0,2,2 แบบโดยไม่มีค่าคงที่คาดการณ์ว่าความแตกต่างที่สองของชุดเท่ากับฟังก์ชันเชิงเส้นของช่วง สองข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ซึ่งสามารถจัดรูปแบบใหม่ได้ที่ 1 และ 2 คือค่าสัมประสิทธิ์ของ MA 1 และ MA 2 ซึ่งเป็นแบบจำลองการให้ความเรียบแบบเชิงเส้นแบบทั่วไปแบบเดียวกับแบบจำลอง Holt และแบบ Brown's เป็นกรณีพิเศษใช้การถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูศ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อประเมินทั้งระดับท้องถิ่นและแนวโน้มในท้องถิ่นในชุดการคาดการณ์ในระยะยาวจากแบบจำลองนี้จะรวมกันเป็นเส้นตรงซึ่งความลาดชันขึ้นอยู่กับแนวโน้มโดยเฉลี่ยที่สังเกตได้จากตอนท้ายของชุดข้อมูล ARIMA 1,1,2 โดยไม่มี ค่าคงที่ของเส้นรอบวงเชิงเส้นแบบคงที่แบบคงที่แบบคงที่นี้เป็นภาพประกอบในภาพนิ่งที่มาพร้อมกับแบบจำลอง ARIMA ซึ่งคาดการณ์แนวโน้มในท้องถิ่นในตอนท้ายของชุดข้อมูล แต่จะแผ่แบนออกไปในขอบเขตที่คาดการณ์อีกต่อไปเพื่อแนะนำ ote ของอนุรักษนิยมการปฏิบัติที่ได้รับการสนับสนุนเชิงประจักษ์ดูบทความเกี่ยวกับทำไม Trend Damped ทำงานโดย Gardner และ McKenzie และบทความกฎทองโดย Armstrong et al สำหรับรายละเอียดเป็นที่แนะนำโดยทั่วไปให้ติดรูปแบบที่อย่างน้อยหนึ่งของ p และ q ไม่ใหญ่กว่า 1 คือไม่พยายามให้พอดีกับรูปแบบเช่น ARIMA 2,1,2 เนื่องจากมีแนวโน้มที่จะนำไปสู่ปัญหา overfitting และ common-factor ที่กล่าวถึงในรายละเอียดเพิ่มเติมในหมายเหตุทางคณิตศาสตร์ โครงสร้างแบบ ARIMA การใช้ ARPI แบบสเปรดชีตการดำเนินการตามตาราง ARIMA เช่นแบบที่อธิบายไว้ข้างต้นเป็นเรื่องง่ายที่จะใช้ในสเปรดชีตสมการทำนายเป็นเพียงสมการเชิงเส้นที่อ้างถึงค่าที่ผ่านมาของชุดค่าเริ่มต้นและค่าที่ผ่านมาของข้อผิดพลาดดังนั้นคุณจึงสามารถตั้งค่าได้ อาร์เรย์การคาดการณ์ ARIMA โดยจัดเก็บข้อมูลในคอลัมน์ A สูตรพยากรณ์ในคอลัมน์ B และข้อมูลข้อผิดพลาดลบการคาดการณ์ในคอลัมน์ C สูตรการคาดการณ์ในเซลล์ทั่วไปในคอลัมน์ B จะเป็นเพียงการแสดงออกเชิงเส้น n หมายถึงค่าในแถวก่อนหน้าของคอลัมน์ A และ C คูณด้วย AR หรือ MA สัมประสิทธิ์ที่เหมาะสมที่เก็บไว้ในเซลล์ที่อื่นในสเปรดชีตตัวกรองเชิงภูมิศาสตร์ก่อนที่จะอธิบายว่าอะไรคือตัวกรอง AR ให้ฉันเริ่มต้นในการตั้งค่าทั่วไปทั่วไป ตัวกรองแบบไม่ต่อเนื่องเวลาเป็นหนึ่งในที่ตัวอย่างการส่งออกปัจจุบันจะขึ้นอยู่กับผลรวมถ่วงน้ำหนักของตัวอย่างการป้อนข้อมูลในปัจจุบันและที่ผ่านมาและตัวอย่างการส่งออกที่ผ่านมานอกจากนี้ยังทราบว่าเป็นตัวกรอง ARMA เฉลี่ยอัตโนมัติใน Matlab คุณจะเก็บรวบรวม สัมประสิทธิ์ใน vectors a และ ba a1 a2 a3 a4 a5 b b1 b2 b3 b4 b5 b6 b7.where ที่นี่ 4 และ nb 6 ระวังที่นี่เกี่ยวกับสัญญาณของ k เพื่อกรองสัญญาณใน Matlab คุณใช้คำสั่ง FILTER 0 81 1 -1 8596 1 a 1 -1 6737 0 81 N 150 t 0 001 0 N-1 x บาป 2 pi 60 t 0 5 rand N, 1 y ตัวกรองข, a, x พล็อต x y. ความถี่ การตอบสนองของตัวกรองสามารถมองเห็นได้ด้วยคำสั่ง FREQZ ซึ่งจะสร้างพล็อตจากที่คุณจะเห็นว่าสัมประสิทธิ์ของตัวกรองที่ฉันให้ descr ibe ตัวกรอง notch ง่ายๆจากพล็อตโดเมนเวลาคุณสามารถดูฉันสร้างรอยเพื่อยกเลิกการ sinusoid ตอนนี้ตัวกรอง autoregressive AR เป็นเพียงตัวกรองที่มีค่าสัมประสิทธิ์ b ทั้งหมดเป็นศูนย์ยกเว้น b 1 นั่นคือ ตัวอย่างปัจจุบันที่เอาต์พุตได้จากอินพุตปัจจุบันและผลรวมถ่วงน้ำหนักของผลลัพธ์ก่อนหน้าตัวอย่างที่ป้อนในอดีตไม่ได้ใช้ใน Matlab. b 1 14 a 1 -1 6737 0 81 N 150 t 0 001 0 N-1 x sin 2 pi 60 t 0 5 rand n, 1 y ตัวกรอง b, a, x พล็อต x y ตัวกรองนี้เกิดขึ้นเป็นตัวกรอง lowpass ต่ำซึ่งคุณจะเห็นว่าคุณใช้ freqz b ซึ่งเป็นตัวกรอง AR หรือเรียกอีกอย่างหนึ่งว่า filter all-pole ตัวกรองค่าเฉลี่ยของ MA moving เป็นหนึ่งในค่าที่ไม่ใช่ศูนย์เท่านั้นคือ 1 In กรณีที่ตัวอย่างการส่งออกปัจจุบันถูกคำนวณจากปัจจุบันและอดีตตัวอย่างการป้อนข้อมูลตัวอย่างที่ผ่านมาไม่ได้ใช้ตัวกรอง MA เรียกว่าตัวกรองทั้งหมดหรือศูนย์ FIR หนังสือทุกเล่มในการประมวลผลสัญญาณดิจิตอลจะมีข้อมูลนี้ไม่อาจใช้ คำ AR เฉพาะ แต่หวังว่าคำอธิบายข้างต้นเป็นที่ชัดเจนเพียงพอสำหรับคุณในการแปลคำศัพท์ฉัน don t ต้องการแนะนำหนังสือใด ๆ ที่เฉพาะเจาะจงตั้งแต่ฉัน don t รู้ว่าระดับการอ่านที่คุณต้องการทรัพยากรที่ดีในเว็บสำหรับข้อมูลการประมวลผลสัญญาณดิจิตอลคือ หมายเหตุข้อตกลง MA, AR และ ARMA มีการใช้หลายวิธีวิธีที่ฉันอธิบายไว้ข้างต้นคือการใช้งานทั่วไป แต่ก็ใช้เพื่อหมายถึงสัญญาณในทางตรงกันข้ามกับตัวกรอง ได้โดยการกรองสัญญาณรบกวนสีขาวด้วย wi FIR ทั้งหมดเป็นศูนย์ยกเว้น 1 ขั้วทั้งหมด b k zero ยกเว้น b 1 หรือตัวกรองทั่วไปข้างต้นฉันคิดว่าความหมายที่สองสำหรับคำย่อมีความถูกต้องทางเทคนิคมากกว่า แต่คุณจะเห็นความหมายทั้งสองที่ใช้ในทางปฏิบัติ เขียนไว้ในข้อความ Hi there, ไม่มีใครทราบหรือมีตัวอย่างที่ดีบางอย่างเกี่ยวกับตัวกรอง AR ที่ทำงานได้หมายเลข ISBN ของหนังสือมีความนิยมมากขอบคุณ Ricardo. About Newsgroups, Newsreaders และ MATLAB Central. What คือ newsgroups กลุ่มข่าวทั่วโลก ฟอรัมที่ใช้สำหรับอภิปรายเกี่ยวกับหัวข้อต่างๆการประกาศและแฟ้มการค้าต่างๆการสนทนาเป็นแบบเกลียวหรือจัดกลุ่มไว้ในแบบที่ช่วยให้คุณสามารถอ่านข้อความที่โพสต์และข้อความตอบกลับทั้งหมดตามลำดับเวลา ทำให้ง่ายต่อการทำตามหัวข้อสนทนาและเพื่อดูว่ามีอะไรถูกกล่าวก่อนที่คุณจะโพสต์การตอบกลับของคุณเองหรือโพสต์เนื้อหาใหม่เนื้อหาของ Newsgroup จะเผยแพร่โดยเซิร์ฟเวอร์ที่โฮสต์โดยองค์กรต่างๆบนอินเทอร์เน็ตข้อความจะถูกแลกเปลี่ยนและจัดการโดยใช้ โปรโตคอลมาตรฐานแบบเปิดไม่มีเอนทิตีรายใดรายหนึ่งเป็นเจ้าของกลุ่มข่าวมีกลุ่มข่าวนับพัน ๆ รายซึ่งแต่ละกลุ่มจะตอบหัวข้อเดียวหรือหัวข้อที่น่าสนใจข้อความ MATLAB Central Newsreader จะแสดงขึ้น สาระสำคัญในกลุ่มข่าวสารฉันจะอ่านหรือโพสต์ไปยังกลุ่มข่าวสารได้อย่างไรคุณสามารถใช้โปรแกรมอ่านข่าวที่รวมอยู่ในเว็บไซต์ของ MATLAB Central เพื่ออ่านและโพสต์ข้อความในกลุ่มข่าวสาร MATLAB Central นี้โดย MathWorks ข้อความที่โพสต์ผ่าน MATLAB Central Newsreader จะปรากฏขึ้น มีข้อดีหลายอย่างในการใช้ MATLAB Central. One Account บัญชี MATLAB Central ของคุณเชื่อมโยงกับบัญชี MathWorks ของคุณเพื่อการเข้าถึงที่ง่ายดายใช้ที่อยู่อีเมลที่คุณเลือกไว้ CentralLockreader ของ MATLAB ช่วยให้ คุณสามารถกำหนดที่อยู่อีเมลสำรองเป็นที่อยู่สำหรับการโพสต์ของคุณโดยหลีกเลี่ยงความยุ่งเหยิงในกล่องจดหมายหลักและลดสแปมการควบคุมสแปมสแปมกลุ่มข่าวสารส่วนใหญ่จะถูกกรองออกโดย MATLAB Central Newsreader ข้อความการเชื่อมโยงสามารถติดแท็กด้วยป้ายกำกับที่เกี่ยวข้องได้โดยการลงชื่อเข้าใช้ ผู้ใช้แท็กสามารถใช้เป็นคำหลักเพื่อค้นหาไฟล์ที่น่าสนใจโดยเฉพาะหรือเป็นวิธีการจัดประเภทการโพสต์บุ๊คมาร์คของคุณคุณอาจเลือกที่จะอนุญาต อื่น ๆ เพื่อดูแท็กของคุณและคุณสามารถดูหรือค้นหาแท็กอื่น ๆ รวมถึงแท็กอื่น ๆ ของชุมชนได้โดยการแท็กขนาดใหญ่จะช่วยให้คุณสามารถมองเห็นทั้งแนวโน้มใหญ่และแนวคิดและแอพพลิเคชันขนาดเล็กที่คลุมเครือมากขึ้นรายการการตั้งค่า คุณจะได้รับแจ้งเกี่ยวกับการอัปเดตต่างๆที่โพสต์ได้รับเลือกโดยผู้แต่งด้ายหรือตัวแปรการค้นหาใด ๆ การแจ้งเตือนรายการนาฬิกาสามารถส่งทางอีเมลได้ทุกวันหรือทันทีที่แสดงใน My newsreader หรือส่งทางฟีด RSS วิธีอื่น ๆ ในการเข้าถึงกลุ่มข่าว ใช้ผู้อ่านข่าวผ่านทางโรงเรียนนายจ้างหรือผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ตของคุณโปรดเข้าใช้กลุ่ม Google Groups จากกลุ่มผู้ให้บริการเชิงพาณิชย์ สำหรับคำแนะนำโดยทั่วไปโปรดดูที่เลือก Country. arima class. arima สร้างออบเจ็กต์แบบจำลองสำหรับแบบจำลองเชิงเส้นเวลาแบบไม่ต่อเนื่องของหน่วย stationary หรือ unit ซึ่งรวมถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ MA, autoregressive AR ผสม ARMA แบบบูรณาการ ARMA แบบจำลองคูณด้วยเวลาและแบบเชิงเส้นซึ่งรวมถึงองค์ประกอบการถดถอย ARIMAX กำหนดแบบจำลองด้วยค่าสัมประสิทธิ์ที่รู้จักค่าประมาณด้วยข้อมูลโดยใช้การประมาณหรือจำลองแบบจำลองด้วยการจำลองโดยค่าเริ่มต้นความแปรปรวนของนวัตกรรมคือ แต่คุณสามารถระบุรูปแบบการแปรผันตามเงื่อนไขที่ได้รับการสนับสนุนเช่นแบบจำลอง GARCH แบบจำลอง MMA สร้างแบบจำลอง ARIMA ขององศา zeroMdl arima p, D, q สร้างแบบจำลองเชิงเส้นเวลาแบบ nonseasonal โดยใช้ระดับการศึกษาระดับปริญญา autoregressive องศา differencing D และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขององศา q. Mdl arima ชื่อ, Value สร้างแบบจำลองแบบ linear time โดยใช้ตัวเลือกเพิ่มเติม specifi ed โดยชื่ออย่างน้อยหนึ่งชื่ออาร์กิวเมนต์คู่ค่าชื่อเป็นชื่อคุณสมบัติและค่าเป็นค่าที่สอดคล้องกันชื่อต้องปรากฏภายในเครื่องหมายเดียวคุณสามารถระบุอาร์กิวเมนต์คู่ค่าชื่อได้หลายค่าในลำดับใด ๆ เช่นชื่อ 1, ชื่อ Value1 NameN, ValueN. Input Arguments หมายเหตุคุณสามารถใช้อาร์กิวเมนต์เหล่านี้สำหรับโมเดล nonseasonal สำหรับรุ่นที่เป็นฤดูกาลให้ใช้ไวยากรณ์ name-value Operator โอเปอเรเตอร์โอเปอเรเตอร์ L ถูกกำหนดให้เป็น L iytyti คุณสามารถสร้างพหุนามเตอร์ที่ล่าช้าโดยใช้มันเพื่อย่อสัญกรณ์และแก้สมการเชิงเส้น พหุนามของตัวดำเนินการล่าช้าในคำจำกัดความของชุดคำจำกัดความเชิงเส้นคือ L 1 L 2 L 2 p L p ซึ่งเป็นพหุนาม autoregressive ระดับ p L 1 L 2 L 2 q q q ซึ่งเป็นองศา q เคลื่อนที่พหุนามเฉลี่ย L 1 p 1 L p 1 p 2 L p 2 p s L p s ซึ่งเปนพหุนามอัตถิภิภาพตามฤดูกาล L 1 q 1 L q 1 q 2 L q 2 qs L qs ซึ่งเป็นองศา qs พหุนามค่าเฉลี่ยของพหุนามตามฤดูกาล Linear Time Series Model. A แบบจำลองเชิงเส้นเวลาสำหรับการตอบสนอง yt และนวัตกรรม t เป็นกระบวนการสุ่มที่มีรูปแบบ. ytc 1 yt 1 pytpt 1 t 1 qt q. ในสัญกรณ์ของผู้ให้บริการล่าช้าแบบจำลองนี้เป็นแบบจำลองของชุดข้อมูลทั่วไปซึ่งประกอบด้วย differencing, multiplicative seasonality และ differencing ตามฤดูกาลคือ L 1 LDL 1 L s D sytc LL t สัมประสิทธิ์ของ polynomials autonomous nonseason และตามฤดูกาล L และ L สอดคล้องกับ AR และ SAR ตามลำดับองศาของพหุนามเหล่านี้เป็น p และ ps ในทำนองเดียวกันสัมประสิทธิ์ของพหุนาม L และ L สอดคล้องกับ MA และ SMA องศาของพหุนามเหล่านี้คือ q และ qs ตามลำดับ polynomials 1 LD และ 1 L s D s มีระดับของการผสมผสานตามฤดูกาลและตามฤดูกาล D และ D s ตามลำดับหมายเหตุที่ s ตรงกับคุณสมบัติแบบจำลอง D ฤดูกาลเป็น 1 ถ้า Seasonality ไม่ใช่ 0 และนั่นก็คือซอฟต์แวร์ที่ใช้การเรียงลำดับตามฤดูกาลตามลำดับแรกหาก Seasonality 1. คุณสามารถขยายโมเดลนี้ได้โดยรวมเมทริกซ์ของข้อมูล predictor สำหรับรายละเอียดดู ARIMA Model รวมทั้ง Covariates ภายนอกความต้องการของStationaryที่นี่ t มีค่าเฉลี่ย 0, variance 2 และ ovts 0 0 สำหรับ ts อยู่นิ่งถ้าค่าที่คาดหวังความแปรปรวนและความแปรปรวนร่วมระหว่างองค์ประกอบของชุดจะไม่ขึ้นกับเวลาตัวอย่างเช่น MA q model with c 0 เป็นแบบคงที่สำหรับทุก q เพราะ. V aryt 2 i 1 ฉี 2 และไม่เป็นอิสระสำหรับ t ทุกจุดเวลา 1. ชุดเวลา ytt 1 T เป็นกระบวนการรากของหน่วยถ้าค่าที่คาดหวังความแปรปรวนหรือความแปรปรวนร่วมเพิ่มขึ้น เวลาต่อมาชุดข้อมูลเวลาจะไม่หยุดนิ่ง 1 Box, G E P G M เจนกินส์และ G C Reinsel Time Series การวิเคราะห์การคาดการณ์และการควบคุม 3 ed Englewood Cliffs, NJ Prentice Hall, 1994. 2 Enders, W ใช้ Econometric Time Series Hoboken, NJ John Wiley Sons, Inc 1995 เลือกประเทศของคุณ