box-jenkins पर टैग किए गए जवाब

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मूविंग-औसत मॉडल त्रुटि शर्तें
यह बॉक्स-जेनकिंस एमए मॉडल पर एक बुनियादी सवाल है। मैं समझता हूँ के रूप में, एमए मॉडल मूल रूप से समय श्रृंखला की एक रेखीय प्रतिगमन है महत्व देता YYY पिछले त्रुटि शर्तों के खिलाफ et,...,et−net,...,et−ne_t,..., e_{t-n} । अर्थात्, अवलोकन YYY को पहले इसके पिछले मूल्यों विरुद्ध पुन: प्राप्त किया …

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हाथ से ARIMA का अनुमान
मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि ARIMA मॉडलिंग / बॉक्स जेनकिंस (BJ) में मापदंडों का अनुमान कैसे लगाया जाता है। दुर्भाग्य से, मेरे द्वारा सामना की गई पुस्तकों में से कोई भी अनुमान प्रक्रिया का वर्णन नहीं करता है जैसे कि लॉग-लिकेलिहुड अनुमान प्रक्रिया विस्तार से। मुझे …

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बॉक्स-जेनकिंस मॉडल चयन
समय श्रृंखला विश्लेषण में बॉक्स-जेनकिंस मॉडल चयन प्रक्रिया श्रृंखला के ऑटोकॉरेलेशन और आंशिक ऑटोकॉरेलेशन कार्यों को देखकर शुरू होती है। ये भूखंड ARMA ( p , q ) मॉडल में उपयुक्त और q का सुझाव दे सकते हैं । उपयोगकर्ता द्वारा सफेद शोर त्रुटि वाले मॉडल का उत्पादन करने वालों …

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समय श्रृंखला और प्रतिगमन के बीच संबंध और अंतर?
समय श्रृंखला और प्रतिगमन के बीच क्या संबंध और अंतर हैं? के लिए मॉडल और मान्यताओं , यह सही है कि प्रतिगमन मॉडल इनपुट चर के विभिन्न मानों के लिए उत्पादन चर के बीच स्वतंत्रता मान है, जबकि समय श्रृंखला मॉडल नहीं है? कुछ अन्य अंतर क्या हैं? के लिए …

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ARIMA प्रक्रियाओं के लिए बॉक्स-जेनकिन्स विधि वास्तव में क्या है?
विकिपीडिया पेज का कहना है कि बॉक्स जेनकींस एक समय श्रृंखला के लिए एक ARIMA मॉडल फिटिंग की एक विधि है। अब, अगर मैं एक ARIMA मॉडल को टाइम सीरीज़ में फिट करना चाहता हूं, तो मैं एसएएस को खोलूंगा, कॉल करूंगा, proc ARIMAपैरामीटर आपूर्ति करूंगा और एसएएस मुझे एआर …

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ARIMA मॉडलिंग के लिए मापदंडों (p, d, q) का निर्धारण
मैं आँकड़ों के लिए काफी नया हूँ और आर। मैं अपने डेटासेट के लिए ARIMA मापदंडों को निर्धारित करने की प्रक्रिया जानना चाहूँगा। क्या आप आर और सैद्धांतिक रूप से (यदि संभव हो) का उपयोग करके मुझे यह पता लगाने में मदद कर सकते हैं? डेटा जनवरी -12 से लेकर …
10 r  arima  box-jenkins 

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गैर-स्थापन की उपस्थिति में स्वायत्तता?
क्या गैर-स्थिर समय श्रृंखला के साथ ऑटोक्रेलेशन फ़ंक्शन का कोई अर्थ है? आमतौर पर बॉक्स और जेनकिंस मॉडलिंग उद्देश्यों के लिए ऑटोकरेलेशन का उपयोग करने से पहले समय श्रृंखला को स्थिर माना जाता है।
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