Howtosignalprocessing
- Wie interpretieren Sie autoregressive Modellergebnisse??
- Wie werden Sie die Reihenfolge eines autoregressiven Prozesss bestimmen??
- Was sind die Parameter des AR -Modells??
- Was ist der Unterschied zwischen autoregressiven und gleitendem Durchschnitt??
Wie interpretieren Sie autoregressive Modellergebnisse??
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. Lassen Sie mich erklären, warum. Wenn der absolute Wert des Koeffizienten größer als 1 ist, würde er im Laufe der Zeit unermesslich in die Luft jagen.
Wie werden Sie die Reihenfolge eines autoregressiven Prozesss bestimmen??
Die Reihenfolge einer Autoregression ist die Anzahl der unmittelbar vorangegangenen Werte in den Serien, die zur Vorhersage des Wertes zur vorliegenden Zeit verwendet werden. Das vorhergehende Modell ist also eine Autoregression erster Ordnung, die als AR (1) geschrieben wurde.
Was sind die Parameter des AR -Modells??
Die AR-Parameter können anhand mehrerer Techniken wie Kalman Filter, Yule-Walker, Erwartungsmaximierung, am wenigsten Quadrat, Burg, Vorwärts-Rückwärts-Algorithmus usw. geschätzt werden. [49, 180–183] [49] [180] [181] [182] [183].
Was ist der Unterschied zwischen autoregressiven und gleitendem Durchschnitt??
Ein gleitendes Durchschnittsmodell ähnelt einem autoregressiven Modell, außer dass es anstatt eine lineare Kombination früherer Zeitreihenwerte zu sein, es ist eine lineare Kombination der vergangenen weißen Rauschbegriffe.
