Spostamento averages. Moving averages. With set di dati convenzionali il valore medio è spesso il primo, e uno dei più utili, statistiche riassuntive per calcolare Quando i dati sono in forma di una serie temporale, serie significano è una misura utile, ma non riflettere la natura dinamica dei dati valori medi calcolati su periodi di cortocircuito, sia che precede il periodo corrente o centrato sull'esercizio corrente, sono spesso più utili perché questi valori medi variano, o spostare, come le mosse del periodo corrente da tempo t 2, t 3 ecc sono conosciuti come le medie mobili Mas una media mobile semplice è in genere la media non ponderata dei k valori precedenti una media mobile esponenziale ponderata è essenzialmente lo stesso di un media mobile semplice, ma con contributi alla media ponderata per la loro vicinanza al ora corrente perché non ce n'è uno, ma tutta una serie di medie per ogni serie in movimento, l'insieme di Mas può si essere tracciata su grafici, analizzato come una serie, e utilizzato in modellazione e previsione di una gamma di modelli può essere costruito utilizzando medie mobili, e questi sono conosciuti come modelli MA Se tali modelli si combinano con modelli autoregressiva AR modelli compositi risultanti sono noti come modelli ARMA o ARIMA la i è per lo spostamento integrated. Simple averages. Since una serie temporale può essere considerato come un insieme di valori,, t 1,2,3,4, n la media di questi valori possono essere calcolati Se assumiamo che n è abbastanza grande, e selezionare un intero k che è molto più piccolo di n possiamo calcolare un insieme di blocco medie, o semplici medie mobili di ordine misura k. Each rappresenta la media dei valori dei dati in un intervallo di osservazioni k si noti che il primo possibile MA di ordine k 0 è che per tk Più in generale si può cadere il pedice supplementare nelle espressioni sopra e write. This afferma che la media stimata al tempo t è la semplice media del valore osservato al tempo t e k precedente -1 procedura volta Se sono applicati pesi che diminuiscono il contributo di osservazioni che sono più lontani nel tempo, la media mobile è detto di essere in modo esponenziale lisciato medie mobili sono spesso usati come una forma di previsione, per cui il valore stimato per una serie al tempo t 1, S t 1 è considerato come il MA per il periodo fino al tempo TEG oggi s stima si basa su una media di precedenti valori registrati fino ad includere ieri s per data. Simple giornaliere medie mobili può essere visto come una forma di lisciatura nell'esempio illustrato di seguito, il set di dati di inquinamento atmosferico illustrato nell'introduzione di questo argomento è stato aumentato da 7 giorni in movimento linea MA media, qui in quanto rossi si può vedere, la linea MA leviga i picchi e le depressioni dei dati e può essere molto utile per individuare le tendenze lo standard previsionali formula di calcolo significa che la prima k -1 punti dati non hanno alcun valore mA, ma da allora in poi i calcoli si estendono fino al punto finale dei dati nel series. PM10 quotidiano valori medi, motivo Greenwich. source London Air Quality Network. One per il calcolo semplici medie mobili nel modo descritto è che consente valori calcolati per tutte le fasce orarie di volta tk fino ad oggi, e come si ottiene una nuova misurazione per il tempo t 1, il MA per il tempo t 1 può essere aggiunto al set già calcolato Ciò fornisce una semplice procedura per dinamica set di dati Tuttavia, ci sono alcuni problemi con questo approccio è ragionevole sostenere che il valore medio degli ultimi 3 periodi, per esempio, deve essere posizionato al tempo t -1, non il tempo t e per un MA su un numero pari di periodi forse dovrebbe trovarsi a metà tra due intervalli di tempo una soluzione a questo problema è quello di utilizzare i calcoli mA centrato, in cui il mA al tempo t è la media di un insieme simmetrica di valori intorno t Nonostante i suoi evidenti vantaggi, questo approccio non è generalmente utilizzato perché richiede che i dati è disponibile per eventi futuri, che non può essere il caso Nei casi in cui l'analisi è interamente di una serie esistente, l'uso di centrata Mas può essere preferable. Simple medie mobili possono essere considerate come una forma di lisciatura eliminando alcune componenti ad alta frequenza di una serie temporale ed evidenziando ma non rimozione tendenze in modo simile alla nozione generale di filtraggio digitale Infatti, medie mobili sono una forma di filtro lineare e 'possibile applicare un calcolo media mobile a un serie che è già stato lisciato, cioè l'attenuazione o il filtraggio di una serie già livellato ad esempio, con una media mobile di ordine 2, si può considerare come siano calcolate utilizzando pesi, in modo che il mA a x 2 0 5 x 1 0 5 x 2 Allo stesso modo, il MA presso x 3 0 5 x 2 0 5 x 3 Se si applica un secondo livello di lisciatura o il filtraggio, abbiamo 0 5 x 2 0 5 x 3 0 5 0 5 x 1 0 5 x 2 0 5 0 5 x 2 0 5 x 3 0 25 x 1 0 5 x 2 0 25 x 3 vale a dire il processo di filtraggio a 2 stadi o la convoluzione ha prodotto una simmetrica variabile ponderata media mobile, con i pesi circonvoluzioni più in grado di produrre abbastanza complessi medie mobili ponderate, alcuni dei che sono stati trovati particolarmente utili nei settori specializzati, come in assicurazione vita media calculations. Moving può essere utilizzato per rimuovere gli effetti periodici se calcolata con la lunghezza della periodicità come noto, ad esempio, con dati mensili variazioni stagionali spesso può essere rimosso se questo è l'obiettivo da applicare una media mobile di 12 mesi simmetrica con tutti i mesi ponderati allo stesso modo, tranne il primo e l'ultimo, che sono ponderati in base 1 2 questo è perché ci saranno 13 mesi nel modello ora corrente simmetrica, t - 6 mesi il totale è diviso per 12 procedure simili possono essere adottate per le medie mobili ponderate periodicity. Exponentially ben definiti EWMA. With le semplici osservazioni in movimento media formula. all sono equamente ponderati Se abbiamo chiamato questi pesi uguali, t ciascuno dei pesi k sarebbe parità 1 k quindi la somma dei pesi sarebbe 1, e la formula sarebbe be. We già visto che più applicazioni di questo risultato processo nei pesi diversi Con media mobile esponenziale ponderata il contributo al valore medio dalle osservazioni che sono più rimosso nel tempo è deliberata riduzione, sottolineando in tal modo i recenti avvenimenti più locali Essenzialmente un parametro smoothing, 0 1, viene introdotto, e la formula riveduta to. A versione simmetrica di questa formula sarebbe del form. If pesi nel modello simmetrico sono selezionato come le condizioni dei termini di espansione binomiale, 1 2 1 2 2 ° trimestre che si somma a 1, e come q diventa grande, si avvicinerà la distribuzione normale si tratta di una forma di ponderazione del kernel, con la recitazione binomiale come la funzione del kernel la convoluzione due fasi descritta nel paragrafo precedente è proprio questa disposizione, con q 1, ottiene il weights. In livellamento esponenziale è necessario utilizzare un insieme di pesi che somma a 1 e che riducono dimensioni geometricamente I pesi utilizzati sono tipicamente il form. To mostrano che questi pesi sommano a 1, prendere in considerazione l'espansione di 1 come una serie possiamo write. and espandere l'espressione tra parentesi con il binomio formula 1- xp dove x 1 e p -1, che gives. This quindi fornisce una forma di ponderata media mobile delle ricetta del colore per sommatoria può essere scritta come una ricorrenza relation. which semplifica il calcolo notevolmente, ed evita il problema che il regime ponderazione deve rigorosamente essere infinita per i pesi per riassumere a 1 per piccoli valori di questo non è tipicamente il caso la notazione usata da diversi autori varia Alcuni usano la lettera S per indicare che la formula è essenzialmente una variabile levigato, e write. whereas letteratura teoria di controllo utilizza spesso Z anziché S per i valori ponderati esponenziale o levigate vedi, per esempio, Lucas e Saccucci, 1990 luc1, e il sito web del NIST per maggiori dettagli e ha lavorato esempi le formule sopra citati derivano dal lavoro di Roberts 1959 Rob1, ma Hunter 1986 HUN1 utilizza un'espressione del form. which può essere più appropriato per l'uso in alcune procedure di controllo con 1 la stima media è semplicemente il suo valore misurato o il valore del dato precedente Con 0 5 la stima è la media mobile semplice delle misure attuali e precedenti in modelli di previsione il valore, S t è spesso usato come stima o valore di previsione per il periodo di tempo successivo, ossia quale stima x al tempo t 1 così have. This mostra che il valore di previsione al tempo t 1 è una combinazione dei precedenti mobile esponenziale ponderata media più una componente che rappresenta l'errore di previsione ponderata, al momento t. Assuming una serie temporale è dato è richiesta una previsione, un valore per è richiesto Questo può essere stimata sulla base dei dati esistenti, valutando la somma degli errori di previsione quadrati ottenere con diversi valori per ogni t 2,3 impostando la prima stima di essere il primo valore di dati osservati, x 1 in applicazioni di controllo il valore di è importante in quanto si è utilizzato nella determinazione dei limiti di controllo superiore e inferiore, e colpisce la media ARL tiratura prevista prima che questi limiti di controllo sono rotti sotto l'ipotesi che la serie storica rappresenta un insieme di casuale, identicamente distribuite variabili indipendenti con varianza comune in queste circostanze la varianza del controllo statistic. is Lucas e Saccucci, limiti 1990.Control sono generalmente impostato come multipli fissi di questa varianza asintotica, es - 3 volte la deviazione standard Se 0 25, per esempio, ed i dati monitorati si assume di avere una distribuzione normale, N 0,1, quando il controllo, i limiti di controllo sarà - 1 134 e il processo raggiungerà uno o l'altro limite a 500 passi in media Lucas e Saccucci 1990 luc1 ricavare i ARLS per una vasta gamma di valori e sotto varie ipotesi che utilizzano procedure di Markov Chain Essi tabulare i risultati, compresa la fornitura di ARLS quando la media del processo di controllo è stato spostato di un multiplo della deviazione standard, ad esempio, con uno spostamento 0 5 con 0 25 l'ARL è meno di 50 tempo steps. The approcci descritti sopra è nota come singola livellamento esponenziale le procedure sono applicate una volta alla serie tempo e poi analisi o processi di controllo vengono effettuate sul set di dati risultante lisciato Se il set di dati include una tendenza eo componenti stagionali, due o tre stadi di livellamento esponenziale può essere applicato come un mezzo per rimuovere esplicitamente modellare questi effetti vedono ulteriormente, la sezione sulle previsioni di sotto, e il NIST ha lavorato esempio. CHA1 Chatfield C 1975 L'analisi della teoria tempi Series e pratica Chapman and Hall, London. HUN1 Hunter J S 1986 si muove in modo esponenziale ponderata J media di Tecnologia Qualità, 18, 203-210. Luc1 Lucas J M, Saccucci M S 1990 ponderata esponenzialmente Moving sistemi basati sulla media di controllo delle proprietà e dei Miglioramenti Technometrics, 32 1, 1-12. Rob1 Roberts SW 1959 controllo grafico test basati su medie mobili geometriche Technometrics, 1, 239-250.Introduction a ARIMA nonseasonal models. ARIMA p, d, equazione di previsione q modelli ARIMA sono, in teoria, la classe più generale di modelli per la previsione di un serie temporale che può essere fatto per essere stazionaria differenziazione se necessario, magari in combinazione con trasformazioni non lineari come registrazione o sgonfiando se necessario una variabile casuale che è una serie temporale è stazionaria se le sue proprietà statistiche sono tutte costanti nel tempo una serie stazionaria ha nessuna tendenza, le sue variazioni intorno la sua media hanno una ampiezza costante, e dimena in maniera coerente ossia suoi schemi temporali casuale breve termine sempre lo stesso aspetto in senso statistico quest'ultima condizione implica che le sue autocorrelazioni correlazioni con le proprie precedenti deviazioni dalla media rimane costante nel tempo, o equivalentemente, che il suo spettro di potenza rimane costante nel tempo una variabile casuale di questa forma può essere visto come al solito come una combinazione di segnale e rumore, e il segnale se risulta potrebbe essere un modello di veloce o rallentare reversione medio, o oscillazione sinusoidale, o rapida alternanza di segno, e potrebbe anche avere un modello un ARIMA componente stagionale può essere visto come un filtro che cerca di separare il segnale dal rumore, e il segnale viene poi estrapolata nel futuro per ottenere l'equazione di previsione forecasts. The ARIMA per una serie temporale stazionaria è un esempio di regressione lineare, di tipo equazione in cui i predittori sono costituiti da ritardi della variabile dipendente e ritardi o degli errori di previsione che il valore is. Predicted di Y una costante e o di una somma ponderata di uno o più valori recenti di Y e o di una somma ponderata di uno o più valori recenti del errors. If predittori sono costituiti solo di valori ritardati di Y è un modello di auto-regredito autoregressiva pura, che è solo un caso particolare di un modello di regressione e che potrebbe essere dotato di software di regressione standard Ad esempio, un autoregressivo AR 1 modello del primo ordine per Y è un modello di regressione semplice in cui la variabile indipendente è semplicemente Y ritardato di un periodo LAG Y, 1 in Statgraphics o YLAG1 in RegressIt Se alcuni dei fattori predittivi sono ritardi degli errori, un modello ARIMA nON è un modello di regressione lineare, perché non c'è modo di specificare l'errore all'ultimo periodo s come una variabile indipendente gli errori devono essere calcolati su un periodo a periodo base quando il modello è montato i dati da un punto di vista tecnico, il problema con l'utilizzo di errori ritardati come predittori è che il modello s previsioni non sono funzioni lineari dei coefficienti, anche se sono funzioni lineari di dati passati Così, i coefficienti nei modelli ARIMA che includono errori ritardati devono essere stimati con metodi di ottimizzazione non lineare in salita, piuttosto che da solo risolvere un sistema di equations. The acronimo ARIMA acronimo di Moving Auto-regressiva integrato Ritardi medi della serie stationarized nell'equazione di previsione sono chiamati termini autoregressivi, ritardi degli errori di previsione sono chiamati in movimento termini medi, e di una serie di tempo che deve essere differenziata da effettuare stazionaria si dice che sia una versione integrata di modelli di serie stazionarie random walk e casuale di tendenza, autoregressive modelli e modelli di livellamento esponenziale sono tutti i casi particolari di ARIMA models. A nonseasonal modello ARIMA è classificato come un p ARIMA, d, modello q, where. p è il numero di terms. d autoregressivo è il numero di differenze non stagionali necessari per stazionarietà , and. q è il numero di errori di previsione ritardati nell'equazione previsione previsione equation. The è costruito come segue in primo luogo, sia Y d th differenza di Y che means. Note che la seconda differenza di Y caso d 2 non è la differenza tra 2 periodi ago piuttosto, è la prima differenza-of-the-prima differenza che è l'analogo discreto di una derivata seconda, cioè l'accelerazione locale della serie piuttosto che i termini trend. In locali y generale equazione previsione is. Here i parametri media mobile s sono definiti in modo tale che i loro segni sono negativi nell'equazione, seguendo la convenzione introdotta da Box e Jenkins Alcuni autori e software compreso il linguaggio di programmazione R definirli in modo che abbiano segni più invece Quando effettiva numeri vengono inseriti nell'equazione, non c'è ambiguità, ma è importante sapere quale convenzione il software utilizza quando si sta leggendo l'uscita Spesso i parametri sono indicati lì da AR 1, AR 2, e mA 1, mA 2, etc. To identificare il modello ARIMA appropriato per Y si inizia determinando l'ordine di differenziazione d dover stationarize serie e rimuovere le caratteristiche lordo di stagionalità, forse in concomitanza con una trasformazione di varianza-stabilizzazione, come la registrazione o sgonfiando Se ci si ferma a questo punto e prevedere che la serie differenziata è costante, si è semplicemente montato un random walk o modello tendenza casuale errori Tuttavia, la serie stationarized potrebbe ancora essere autocorrelati, il che suggerisce che un numero di termini AR p 1 e o alcuni termini il numero MA q 1 sono necessari anche nel processo equation. The previsione di determinare i valori di p, d, e q che sono meglio per una data serie di tempo saranno discussi nelle sezioni successive di note i cui collegamenti sono nella parte superiore di questa pagina, ma anteprima di alcuni dei tipi di modelli ARIMA non stagionali che si incontrano comunemente è dato below. ARIMA 1,0,0 primo ordine modello autoregressivo se la serie è fermo e autocorrelato, forse può essere prevista come multiplo del proprio valore precedente , più una costante l'equazione di previsione in questo caso is. which è Y regredito su se stessa ritardato di un periodo questo è un modello costante ARIMA 1,0,0 Se la media di Y è zero, allora il termine costante non sarebbe incluso. Se il coefficiente di pendenza 1 è positivo e meno di 1 ampiezza deve essere inferiore a 1 in grandezza se Y è fermo, il modello descrive significano-ritornando comportamento in cui valore prossimo periodo s dovrebbe essere previsto per essere 1 volte più lontano dal la media come valore di questo periodo s Se 1 è negativa, predice significare-ritornando comportamento con alternanza di segni, cioè prevede anche che Y sarà al di sotto del prossimo periodo media se è superiore alla media questo period. In un secondo ordine modello autoregressivo ARIMA 2,0,0, ci sarebbe un termine Y t-2 sulla destra pure, e così via, a seconda dei segni e grandezze dei coefficienti, un modello ARIMA 2,0,0 potrebbe descrivere un sistema la cui significa reversione avviene in modo sinusoidale oscillante, come il moto di una massa su una molla che viene sottoposta a casaccio shocks. ARIMA 0,1,0 random walk Se la serie Y non è fermo, il modello più semplice possibile è un modello casuale, che può essere considerato come un caso limite di un modello AR 1, in cui il coefficiente autoregressivo è uguale a 1, serie iea con infinitamente lenta reversione medio l'equazione pronostico per questo modello può essere scritto as. where il termine costante è la variazione media periodo a periodo cioè la deriva a lungo termine in Y Questo modello può essere montato come un modello di regressione non intercetta in cui la prima differenza di Y è la variabile dipendente Dato che include solo una differenza nonseasonal e un termine costante , è classificato come un 0,1,0 modello ARIMA con costante Il caso-roulant senza modello - drift sarebbe un modello ARIMA 0,1,0 senza constant. ARIMA 1,1,0 differenziata modello autoregressivo del primo ordine Se gli errori di un modello random walk sono autocorrelate, forse il problema può essere risolto aggiungendo un ritardo della variabile dipendente all'equazione previsione - cioè regredendo la prima differenza di Y su se stessa ritardato di un periodo Questo produrrebbe la seguente previsione equation. which possono essere riorganizzate to. This è un modello autoregressivo del primo ordine con un ordine di differenziazione non stagionale e di un termine costante - vale a dire un ARIMA 1,1,0 model. ARIMA 0,1,1 senza costante semplice esponenziale altro strategia per correggere errori autocorrelati in un modello casuale è suggerito dalla semplice esponenziale modello di livellamento Ricordiamo che per alcuni non stazionari ad esempio quelli di serie temporali che presentano fluttuazioni rumorosi intorno un lentamente variabile medio, il modello random walk non esegue nonché un movimento media dei valori passati in altre parole, invece di prendere l'osservazione più recente come la previsione della successiva osservazione, è preferibile utilizzare una media degli ultimi osservazioni per filtrare il rumore e più accuratamente stima media locale l' semplice modello esponenziale smoothing utilizza una media mobile ponderata esponenzialmente di valori passati per ottenere questo effetto l'equazione pronostico per la semplice modello di livellamento esponenziale può essere scritto in un certo numero di forme matematicamente equivalenti, uno dei quali è il cosiddetto errore di forma di correzione, in cui precedente previsione viene regolata nella direzione dell'errore esso made. Because e t-1 Y t-1 - t-1 per definizione, questo as. which può essere riscritta è un ARIMA 0,1,1 - senza costante previsione equazione con 1 1 - Questo significa che è possibile montare un semplice livellamento esponenziale specificando come un modello ARIMA 0,1,1 senza costante, e la stima del coefficiente di mA 1 corrisponde a 1-meno-alfa nel Ricordiamo SES formula che in il modello SES, l'età media dei dati nelle previsioni 1-periodo-ahead è 1 senso che essi tenderanno a restare indietro tendenze o punti di svolta da circa 1 periodi Ne consegue che l'età media dei dati del 1-periodo previsioni - ahead di un modello - senza costante ARIMA 0,1,1 è gennaio 01-1 Così, per esempio, se 1 0 8, l'età media è 5 Come 1 avvicina 1, il - senza ARIMA 0,1,1 modello - Constant diventa un media-molto-lungo termine in movimento, e come 1 si avvicina a 0 diventa il modo migliore un model. What random walk-senza-drift s per correggere autocorrelazione l'aggiunta di termini AR o l'aggiunta di termini mA In due precedenti modelli discusso sopra, il problema degli errori autocorrelati in un modello casuale è stato risolto in due modi diversi aggiungendo un valore ritardato della serie differenziata all'equazione o aggiungendo un valore ritardato del errore di previsione Quale approccio è migliore una regola-di - pollice per questa situazione, che sarà discusso più dettagliatamente in seguito, è che autocorrelazione positiva è solitamente meglio trattata aggiungendo un termine AR al modello e negativo autocorrelazione è solitamente meglio trattati aggiungendo un termine MA in affari e serie storiche economiche, autocorrelazione negativa sorge spesso un artefatto di differenziazione in generale, differenziazione riduce autocorrelazione positiva e può anche provocare un interruttore da positivo a negativo autocorrelazione Così, il modello ARIMA 0,1,1, in cui differenziazione è accompagnato da un termine MA, è più spesso usato che un ARIMA 1,1,0 model. ARIMA 0,1,1 con costante semplice livellamento esponenziale con la crescita con l'implementazione del modello SES come un modello ARIMA, in realtà si guadagna una certa flessibilità Prima di tutto, la stima coefficiente di MA 1 è ha permesso di essere negativo questo corrisponde ad un fattore di livellamento maggiore di 1 in un modello SES, che di solito non è consentito dalla procedura di model-fitting SES in secondo luogo, si ha la possibilità di includere un termine costante nel modello ARIMA se lo si desidera, in per stimare un non-zero andamento medio il modello ARIMA 0,1,1 con costante ha la predizione equation. The previsioni a un periodo avanti di questo modello sono qualitativamente simili a quelle del modello SES, tranne che la traiettoria del previsioni a lungo termine è in genere una linea obliqua la cui pendenza è uguale a mu piuttosto che orizzontale line. ARIMA 0,2,1 o 0,2,2 senza esponenziale smoothing lineari modelli esponenziale di livellamento lineare costante sono modelli ARIMA che utilizzano due differenze non stagionali in congiunzione con termini mA la seconda differenza di una serie Y non è semplicemente la differenza tra Y e si ritardato da due periodi, ma piuttosto è la prima differenza della prima differenza --ie il cambiamento-in-the-cambiamento di Y al periodo t Così, la seconda differenza di Y al periodo t è uguale a Y t - Y t-1 - Y t-1 - Y t-2 Y t - 2Y t-1 Y t-2 una seconda differenza di una discreta funzione è analoga ad una derivata seconda di una funzione continua misura l'accelerazione o la curvatura in funzione in un dato punto nel time. The ARIMA modello 0,2,2 senza costante prevede che la seconda differenza della serie equivale una funzione lineare le ultime due previsioni errors. which può essere riordinato as. where 1 e 2 sono i coefficienti MA 1 e MA 2 si tratta di un modello di livellamento esponenziale lineare generale essenzialmente lo stesso modello di Holt s, e il modello di Brown s è un caso speciale usa esponenzialmente ponderata media mobile per stimare sia a livello locale e una tendenza locale nella serie le previsioni a lungo termine di questo modello convergono ad una retta la cui inclinazione dipende dalla tendenza media osservata verso la fine del series. ARIMA 1,1, 2 senza costante smorzata-trend lineare smoothing. This esponenziali modello è illustrata nelle slide di accompagnamento sui modelli ARIMA E estrapola la tendenza locale alla fine della serie, ma si appiattisce fuori a orizzonti più previsione di introdurre una nota di conservatorismo, una pratica che ha supporto empirico Vedi l'articolo sul perché il Damped Trend opere di Gardner e McKenzie e l'articolo Regola d'oro da Armstrong et al per details. It è in genere consigliabile attenersi a modelli in cui almeno uno dei p e q è non più grande di 1 , vale a dire non cercare di adattarsi a un modello come ARIMA 2,1,2, come questo rischia di portare a problemi overfitting e comune fattore che vengono discussi in modo più dettagliato nelle note sulla struttura matematica di implementazione ARIMA models. Spreadsheet modelli ARIMA come quelli sopra descritti sono facili da implementare su un foglio di calcolo l'equazione previsione è semplicemente una equazione lineare che fa riferimento a valori passati della serie storica originale e valori del passato degli errori Così, è possibile impostare un foglio di calcolo di previsione ARIMA memorizzando il dati nella colonna a, la formula previsione nella colonna B, e le previsioni errori dati meno nella colonna C la formula di previsione in una tipica cellula in colonna B sarebbe semplicemente un'espressione lineare riferimento ai valori precedenti file di colonne a e C, moltiplicata dalle AR o mA opportuni coefficienti memorizzati nelle cellule in altre parti del Analisi spreadsheet. Stata dati e statistica Software. Nicholas J Cox, Durham University, UK Christopher Baum, Boston College. egen, ma e il suo comando più ovvio limitations. Stata s per il calcolo le medie mobili è la funzione ma di egen Data un'espressione, crea una - periodo media mobile di tale espressione per impostazione predefinita, viene preso come 3 devono essere odd. However, come l'inserimento manuale indica, Egen, ma non può essere combinata con by lista-variabili e, per questo motivo, non è applicabile ai dati panel in ogni caso, si erge al di fuori del set di comandi appositamente scritte per le serie temporali vedere la serie tempo per details. Alternative approaches. To calcolare medie mobili per dati panel, ci sono almeno due scelte Entrambi dipendono dal set di dati essendo stato tsset anticipo Questo è molto vale la pena di fare, non solo è possibile risparmiare più volte specificando variabile del pannello e variabile tempo, ma si comporta in modo stata elegantemente dato eventuali lacune nella data.1 Scrivi la tua definizione utilizzando generate. Using operatori di serie temporali, come L e F danno la definizione della media mobile come argomento per una generare dichiarazione Se si esegue questa operazione, si sta, naturalmente, non limitato alla non ponderata altrettanto ponderato centrato medie calcolate da Egen in movimento, ma. For esempio, ugualmente ponderati tre-medie mobili di periodo sarebbe stata data by. and alcuni pesi possono essere facilmente specified. You può, ovviamente, specificare un'espressione come log myvar invece di un nome di variabile come myvar. One grande vantaggio di questo approccio è che Stata fa automaticamente la cosa giusta per i dati panel leader e in ritardo di sviluppo valori sono elaborati all'interno di pannelli, come logica impone dovrebbero essere lo svantaggio più evidente è che la linea di comando può ottenere piuttosto lungo se la media mobile comporta diverse esempio terms. Another è una media unilaterale movimento basata solo sui valori precedenti Questo potrebbe essere utile per generare un'aspettativa adattativo di ciò che una variabile sarà basato esclusivamente su informazioni aggiornate cosa potrebbe qualcuno previsioni per l'esercizio in corso sulla base del passato quattro valori, utilizzando uno schema di ponderazione un ritardo di 4 periodo potrebbe essere particolarmente comunemente usato con timeseries.2 trimestrali Usa Egen, filtro dal SSC. Use filtro funzione di egen scritto dall'utente dal pacchetto egenmore su SSC In Stata 7 aggiornato dopo il 14 novembre del 2001, è possibile installare questo pacchetto by. after che aiutano punti egenmore per i dettagli su filtro I due esempi sopra sarebbe resa. In questo confronto la generano approccio è forse più trasparente, ma vedremo un esempio del contrario in un momento in cui i ritardi sono una numlist conduce essere ritardi negativi in questo caso -1 1 si espande a -1 0 1 o portare 1, lag 0 , lag 1 i ficients cOEF, un'altra numlist, moltiplicare i corrispondenti elementi in ritardo di sviluppo o che conducono in questo caso, tali elementi sono myvar e l'effetto dell'opzione normalizzare è in scala ogni coefficiente per la somma dei coefficienti in modo che coef 1 1 1 normalizzare è equivalente a coefficienti di 1 3 1 3 1 3 e coef 1 2 1 normalizzare equivale a coefficienti di 1 4 1 2 1 4.You deve specificare non solo i ritardi, ma anche i coefficienti Perché Egen, ma fornisce il caso altrettanto ponderata, la motivazione principale per Egen, il filtro è quello di sostenere il caso ineguale ponderata, per i quali è necessario specificare coefficienti si potrebbe anche dire che obbliga agli utenti di specificare coefficienti è un po 'di pressione in più su di loro per pensare a ciò che i coefficienti che vogliono la principale giustificazione per la parità pesi è, immaginiamo, la semplicità, ma pesi uguali avere pessime proprietà del dominio della frequenza, per citare solo un consideration. The terzo esempio sopra potrebbe be. either di cui si tratta solo di così complicato come l'approccio di generare ci sono casi in cui Egen, filtro dà una formulazione più semplice di generare Se si desidera un filtro binomiale di nove termine, che i climatologi trovano utile, then. looks forse meno orribile di, e più facile da ottenere than. Just come con l'approccio di generare, Egen, filtro funziona correttamente con pannello i dati, infatti, come già detto, dipende il set di dati essendo stato tsset beforehand. A tip. After grafica calcolo della media mobile, probabilmente si vuole guardare un grafico il comando tsgraph scritto dall'utente è intelligente su insiemi di dati tsset Installarlo in un up-to-date Stata 7 da SSC ist tsgraph. What su sottoinsiemi con if. None degli esempi di cui sopra fanno uso di se restrizioni infatti Egen, ma non permetteranno che se da precisare di tanto in tanto la gente vuole usare se il calcolo medie mobili, ma il suo uso è un po 'più complicato di quello che è usually. What ci si può aspettare da una media mobile calcolata con se Cerchiamo di identificare due interpretazione possibilities. Weak Non voglio vedere nessun risultato per l'interpretazione esclusi observations. Strong i don t neanche voglia di utilizzare i valori per la observations. Here esclusi è un esempio concreto Supponiamo che in conseguenza di alcuni se la condizione, le osservazioni 1-42 sono inclusi, ma non osservazioni sul 43, ma la media mobile a 42 dipenderà, tra le altre cose, sul valore per l'osservazione 43 se la media si estende avanti e indietro ed è di lunghezza di almeno 3, e sarà simile dipendere da alcune delle osservazioni 44 in poi, in qualche circumstances. Our ipotesi è che la maggior parte delle persone andare per la interpretazione debole, ma se questo è corretto, Egen, filtro non supporta se o si può sempre ignorare quello che non desiderate o anche impostare valori indesiderati a mancare in seguito utilizzando replace. A nota sui risultati mancanti alle estremità delle series. Because medie mobili sono funzioni di ritardi e conduce, Egen, ma produce manca in cui non esistono i ritardi e conduce, all'inizio e alla fine della serie un'opzione nomiss costringe il calcolo di breve, non centrati medie mobili per il contrasto tails. In, né generare né Egen, filtro fa, o permette, nulla di speciale per evitare risultati mancante Se uno dei valori necessari per il calcolo è mancante, quindi questo risultato non è presente spetta agli utenti di decidere se e quanto la chirurgia correttiva è richiesto per tali osservazioni , presumibilmente dopo aver guardato il set di dati e considerando ogni scienza di base che può essere esercitata.
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