Il s'agit d'une question de base sur les modèles Box-Jenkins MA. Si je comprends bien, un modèle MA est essentiellement une régression linéaire des valeurs de séries temporelles YYY rapport aux termes d'erreur précédents . Autrement dit, l'observation est d'abord régressée par rapport à ses valeurs...
J'essaie de comprendre comment les paramètres sont estimés dans la modélisation ARIMA / Box Jenkins (BJ). Malheureusement, aucun des livres que j'ai rencontrés ne décrit en détail la procédure d'estimation telle que la procédure d'estimation de log-vraisemblance. J'ai trouvé le site Web / matériel...
La procédure de sélection du modèle de Box-Jenkins dans l'analyse des séries chronologiques commence par examiner les fonctions d'autocorrélation et d'autocorrélation partielle de la série. Ces graphiques peuvent suggérer les et q appropriés dans un modèle ARMA ( p , q ) . La procédure se poursuit...
Quelles sont la relation et la différence entre les séries chronologiques et la régression? Pour les modèles et les hypothèses , est-il exact que les modèles de régression supposent l'indépendance entre les variables de sortie pour différentes valeurs de la variable d'entrée, contrairement au...
Je suis relativement nouveau dans les statistiques et R. J'aimerais connaître le processus pour déterminer les paramètres ARIMA pour mon jeu de données. Pouvez-vous m'aider à comprendre la même chose en utilisant R et théoriquement (si possible)? La plage de données s'étend du 12 janvier au 14 mars...
La page Wikipedia indique que Box-Jenkins est une méthode d'ajustement d'un modèle ARIMA à une série chronologique. Maintenant, si je veux adapter un modèle ARIMA à une série chronologique, je vais ouvrir SAS, appeler proc ARIMA, fournir les paramètres et SAS me donnera les coefficients AR et MA....
La fonction d'autocorrélation a-t-elle un sens avec une série chronologique non stationnaire? La série chronologique est généralement supposée stationnaire avant que l'autocorrélation ne soit utilisée à des fins de modélisation de Box et