Câu hỏi được gắn thẻ «moving-average»

Bạn có thể đưa ra một số ví dụ thực tế về chuỗi thời gian mà quá trình trung bình di chuyển của đơn hàng , tức là có một số tiên lý do để trở thành một mô hình tốt? Ít nhất là đối với tôi, các quy trình …

54 time-series  arima  interpretation  moving-average 

Khi tôi đọc "trung bình di động" liên quan đến chuỗi thời gian, tôi nghĩ một cái gì đó như , hoặc có lẽ là có trọng số trung bình như . (Tôi nhận ra đây thực sự là các mô hình AR (3), nhưng đây là những gì bộ …

43 time-series  arima  terminology  moving-average 

Tôi hiểu rằng nếu một quy trình phụ thuộc vào các giá trị trước đó của chính nó, thì đó là một quy trình AR. Nếu nó phụ thuộc vào các lỗi trước đó, thì đó là một quá trình MA. Khi nào một trong hai tình huống này xảy …

21 time-series  autoregressive  moving-average 

Tôi gặp khó khăn trong việc hiểu lý do tại sao chúng ta quan tâm nếu một quá trình MA là không thể đảo ngược hay không. Vui lòng sửa lại cho tôi nếu tôi sai, nhưng tôi có thể hiểu tại sao chúng ta quan tâm liệu một quá …

14 time-series  mathematical-statistics  autoregressive  moving-average 

Đã hơn 2 năm tôi làm việc trên các chuỗi thời gian khác nhau. Tôi đã đọc trên nhiều bài báo rằng ACF được sử dụng để xác định thứ tự của thuật ngữ MA và PACF cho AR. Có một quy tắc ngón tay cái là đối với MA, …

12 time-series  arima  autoregressive  moving-average 

Câu hỏi dựa trên bài báo có tiêu đề: Tái tạo hình ảnh trong chụp cắt lớp quang học khuếch tán bằng mô hình khuếch tán vận chuyển bức xạ kết hợp Liên kết tải xuống Các tác giả áp dụng thuật toán EM với độ chính thưa của của …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  expectation-maximization  moving-average 

Cập nhật (2019-06-25): thay đổi tiêu đề từ "Các mô hình MA không thể đảo ngược có ý nghĩa không?" để phân biệt với Câu 333802 . Trong khi xem xét các mô hình MA ( qqq ), tôi đã xem qua các slide này (Alonso và Garcia-Martos, 2012). Các …

8 time-series  moving-average 

Một quá trình ARMA (p, q) không ổn định, vì phần gốc của phần AR không nằm trên vòng tròn đơn vị. Vì vậy, sự ổn định yếu của nó không phụ thuộc vào phần MA của nó. Nhưng những gì các vị trí của rễ của phần MA của …

8 time-series  unit-root  moving-average 

Quá trình AR (1) là Xt=ϕXt−1+εtXt=ϕXt−1+εt X_t = \phi X_{t-1} + \varepsilon_t nếu chúng ta sử dụng công thức này một cách đệ quy, chúng ta sẽ nhận được Xt=ϕ(ϕXt−2+εt−1)+εt=ϕ2Xt−2+ϕεt−1+εt=⋯=ϕkXt−k+∑j=0kϕjεt−jXt=ϕ(ϕXt−2+εt−1)+εt=ϕ2Xt−2+ϕεt−1+εt=⋯=ϕkXt−k+∑j=0kϕjεt−j X_t = \phi(\phi X_{t-2} + \varepsilon_{t-1}) + \varepsilon_t = \phi^2X_{t-2} + \phi\varepsilon_{t-1} + \varepsilon_t = \cdots = \phi^k X_{t-k} + …

7 time-series  mathematical-statistics  autoregressive  moving-average 

Tham số alpha của trung bình di chuyển theo hàm mũ xác định độ mịn mà trung bình áp dụng cho chuỗi thời gian. Theo cách tương tự, kích thước cửa sổ của cửa sổ chuyển động cũng có nghĩa là xác định độ mịn. Có cách nào để điều …

7 exponential-smoothing  moving-average  calibration  moving-window