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- Was ist ein AR -Koeffizient?
- Wie berechnen Sie den AR -Koeffizienten??
- Wie interpretieren Sie Koeffizienten in einem autoregressiven Modell??
- Was ist AR -Gleichung?
Was ist ein AR -Koeffizient?
Ein autoregressives (AR) -Prozess erinnert sich, wo es war
Das Modell für einen autoregressiven Prozess besagt, dass zum Zeitpunkt t den Datenwert yt, besteht aus einer Konstante Δ (Delta) und einem autoregressiven Koeffizienten φ (PHI), mal der vorherige Datenwert, y, yt-1, plus zufälliges Rauschen, εt.
Wie berechnen Sie den AR -Koeffizienten??
Glücklicherweise gibt es eine bessere und einfachere Möglichkeit, den AR-Koeffizienten für die willkürlichen P, die Yule-Walker-Gleichungen, zu erhalten. Betrachten Sie den allgemeinen AR (p) xi + 1 = φ1xi + φ2xi - 1 + ··· + φpxi - p + 1 + ξi + 1.
Wie interpretieren Sie Koeffizienten in einem autoregressiven Modell??
Der Koeffizient ϕ1 ist eine numerische Konstante, mit der wir die verzögerte Variable multiplizieren (xt-1)). Sie können es als Teil des vorherigen Wertes interpretieren, der in Zukunft bleibt. Es ist gut zu beachten, dass diese Koeffizienten immer zwischen -1 und 1 liegen sollten.
Was ist AR -Gleichung?
Der AR (p) -Prozess wird durch die Gleichung φ (b) XT = ωt; t = 1 gegeben,...,n. • φ (b) ist als charakteristisches Polynom des Prozesses bekannt und seine Wurzeln bestimmen, wann der Prozess stationär ist oder nicht.
