Média móvel integrada autoregressiva - ARIMA DEFINIÇÃO da média móvel autoregressiva integrada - ARIMA Um modelo de análise estatística que usa dados de séries temporais para prever tendências futuras. É uma forma de análise de regressão que busca prever movimentos futuros ao longo da caminhada aparentemente aleatória realizada pelas ações e no mercado financeiro, examinando as diferenças entre valores na série em vez de usar os valores de dados reais. As lags das séries diferenciadas são referidas como auto - gressivas e os atrasos dentro dos dados previstos são referidos como média móvel. BREAKING DOWN Média de Mudança Integrada Autoregressiva - ARIMA Este tipo de modelo é geralmente referido como ARIMA (p, d, q), com os números inteiros referentes ao autorregressivo. Partes médias integradas e móveis do conjunto de dados, respectivamente. A modelagem ARIMA pode levar em consideração tendências, sazonalidade. Ciclos, erros e aspectos não estacionários de um conjunto de dados ao fazer previsões. Média móvel integrada contínua em estatística e econometria. E em particular na análise de séries temporais. Um modelo de média móvel integrada autorregressiva (ARIMA) é uma generalização de um modelo de média móvel autorregressiva (ARMA). Estes modelos são adaptados aos dados da série temporal para melhor compreender os dados ou para prever futuros pontos da série (previsão). Eles são aplicados em alguns casos em que os dados mostram evidência de não-estacionaridade, onde um passo inicial de diferenciação (correspondente à parte integrada do modelo) pode ser aplicado para remover a não-estacionaridade. O modelo é geralmente referido como um modelo ARIMA (p, d, q) onde p. D. E q são números inteiros não negativos que se referem à ordem das partes médias autorregressivas, integradas e móveis do modelo, respectivamente. Os modelos ARIMA formam uma parte importante da abordagem Box-Jenkins à modelagem de séries temporais. Quando um dos termos é zero, é costume soltar AR. I ou MA. Por exemplo, um modelo I (1) é ARIMA (0,1,0). E um modelo MA (1) é ARIMA (0,0,1). Definição Assuma agora que o polinômio possui uma raiz unitária de multiplicidade d. Então, pode ser reescrito como: Um processo ARIMA (p, d, q) expressa essa propriedade de factorização polinomial, e é dado por: e, portanto, pode ser pensado como um caso particular de um processo ARMA (pd, q) com o auto - Polinômio regressivo com algumas raízes na unidade. Por esta razão, todo modelo ARIMA com d gt0 não é sensível ao sentido estacionário. Outras formas especiais A identificação explícita da factorização do polinômio de autorregressão em fatores como acima, pode ser estendida a outros casos, em primeiro lugar, aplicar ao polinômio de média móvel e, em segundo lugar, incluir outros fatores especiais. Por exemplo, ter um fator em um modelo é uma forma de incluir uma sazonalidade não estacionária do período s no modelo. Outro exemplo é o fator, que inclui uma sazonalidade (não estacionária) do período 12. O efeito do primeiro tipo de fator é permitir que cada valor de estações flua separadamente ao longo do tempo, enquanto com os segundos valores de tipo para temporadas adjacentes se movem juntos . A identificação e especificação de fatores apropriados em um modelo ARIMA pode ser um passo importante na modelagem, uma vez que pode permitir uma redução no número total de parâmetros a serem estimados, permitindo a imposição no modelo de tipos de comportamento que a lógica e a experiência sugerem. estar lá. Previsões usando modelos ARIMA Os modelos ARIMA são usados para processos observáveis não estacionários que possuem algumas tendências claramente identificáveis: nesses casos, o modelo ARIMA pode ser visto como uma cascata de dois modelos. O primeiro não é estacionário: enquanto o segundo é imenso: agora técnicas de previsões padrão podem ser formuladas para o processo, e então (ter o número suficiente de condições iniciais) podem ser previstas através de etapas de integração oportuna. Alguns casos especiais bem conhecidos surgem naturalmente. Por exemplo, um modelo ARIMA (0,1,0) é dado por: Uma série de variações no modelo ARIMA são comumente usadas. Por exemplo, se várias séries temporais forem usadas, então pode ser pensado como vetores e um modelo VARIMA pode ser apropriado. Às vezes, um efeito sazonal é suspeitado no modelo. Por exemplo, considere um modelo de volumes diários de tráfego rodoviário. Os fins de semana exibem claramente comportamentos diferentes dos dias da semana. Neste caso, muitas vezes é considerado melhor usar um modelo SARIMA (ARIMA sazonal) do que aumentar a ordem das partes AR ou MA do modelo. Se a série temporal for suspeita de exibir uma dependência de longo alcance, então o parâmetro pode ser substituído por certos valores não inteiros em um modelo de média móvel integrado parcialmente integrado, que também é chamado de modelo ARIMA (FARIMA ou ARFIMA) Fraccional. Implementações em pacotes de estatísticas Vários pacotes que aplicam metodologia como otimização de parâmetros do Box-Jenkins estão disponíveis para encontrar os parâmetros certos para o modelo ARIMA. Em R., o pacote de estatísticas inclui uma função arima. A função está documentada na modelagem ARIMA de séries temporais. Além da parte ARIMA (p, d, q), a função também inclui fatores sazonais, um termo de intercepção e variáveis exógenas (xreg chamado de regressores externos). O pacote de previsão em R pode selecionar automaticamente um modelo ARIMA para uma determinada série temporal com a função auto. arima (). O pacote também pode simular modelos ARIMA sazonais e não sazonais com sua função simulate. Arima (). Também possui uma função Arima (), que é um invólucro para o arima do pacote de estatísticas. SAS (R) do SAS Institute Inc. inclui extenso processamento ARIMA em seu sistema de Análise Econômica e Time Series: SASETS. Stata inclui modelagem ARIMA (usando seu comando arima) a partir do Stata 9. Este artigo inclui uma lista de referências. Leitura relacionada ou links externos. Mas suas fontes permanecem incertas porque falta citações em linha. Melhorar este artigo através da introdução de citações mais precisas. (Maio de 2011) Referências Mills, Terence C. (1990) Time Series Techniques for Economists. Cambridge University Press Percival, Donald B. e Andrew T. Walden. (1993) Análise espectral para aplicações físicas. Cambridge University Press. Links externos Esta entrada é da Wikipédia, a principal enciclopédia contribuida pelos usuários. Pode não ter sido revisado por editores profissionais (ver aviso completo) dictionnaire et traducteur pour sites web Une fenecirctre (pop-in) dinformation (contenu principal de Sensagent) is invoqueacutee un double-clic sur nimporte quel mot de sua página web. LA fenecirctre la recherche des explications et des traductions contextuelles, cest-agrave-dire sans cargo votre visiteur agrave quitter sua página web Essayer ici. Teacuteleacutecharger le code Solução commerce eacutelectronique Aumentar o conteúdo do seu site Adicionar de novos contenus Adicionar agrave votre site depuis Sensagent par XML. Parcourir os produtos e as ofertas Obtenha informações em XML para filtrer le meilleur contenu. Indexer des images et deacutefinir des meacuteta-donneacutees Fixer a signification de chaque meacuteta-donneacutee (multilingue). Renseignements suite agrave um email de descrição de seu projeto. Jeux de lettres Lettris is un jeu de lettres gravitationnelles proche de Tetris. Cada vez que se inscreva, é necessário colocar as letras do livro. Il sagit en 3 minutes de trouver o mais grande número de palavras possíveis de três letras e mais em uma grade de 16 letras. Também é possível jogar com a grade de 25 casos. As letras devem estar próximas e as palavras mais longas são os melhores. Participe no concurso e grafique seu nome na lista de jogadores de melhor. Jogador Dicionário de língua inglesa Principais Reacutefeacuterences A maioria dos desinvestimentos do parlamento são propostos por SenseGates et comportements in approfondissement avec Littreacute et plusieurs auteurs techniques speacutecialiseacutes. Le dictionnaire des synonymes est surtout deacuteriveacute du dictionnaire inteacutegral (TID). Lencyclopeacutedie franccedilaise beacuteneacuteficie da licença Wikipedia (GNU). Les jeux de lettres anagramme, mot-croiseacute, joker, Lettris et Boggle são propostos por Memodata. Le service web Alexandria é uma tradução automática. Por Memodata pour faciliter les recherches sur Ebay. Changer a página inicial para obter as traduções. Astuce: parcours les champs seacutemantiques du dictionnaire analogique en plusieurs langues pour mieux apprendre avec sensagent. 4605 visitantes em linha calculeacute en 0,062sMutuação integrada média móvel em estatística e econometria. E em particular na análise de séries temporais. Um modelo de média móvel integrada autorregressiva (ARIMA) é uma generalização de um modelo de média móvel autorregressiva (ARMA). Estes modelos são adaptados aos dados da série temporal para melhor compreender os dados ou para prever futuros pontos da série (previsão). Eles são aplicados em alguns casos em que os dados mostram evidência de não-estacionaridade, onde um passo inicial de diferenciação (correspondente à parte integrada do modelo) pode ser aplicado para remover a não-estacionaridade. O modelo é geralmente referido como um modelo ARIMA (p, d, q) onde p. D. E q são números inteiros não negativos que se referem à ordem das partes médias autorregressivas, integradas e móveis do modelo, respectivamente. Os modelos ARIMA formam uma parte importante da abordagem Box-Jenkins à modelagem de séries temporais. Quando um dos termos é zero, é costume soltar AR. I ou MA. Por exemplo, um modelo I (1) é ARIMA (0,1,0). E um modelo MA (1) é ARIMA (0,0,1). Definição Assuma agora que o polinômio possui uma raiz unitária de multiplicidade d. Então, pode ser reescrito como: Um processo ARIMA (p, d, q) expressa essa propriedade de factorização polinomial, e é dado por: e, portanto, pode ser pensado como um caso particular de um processo ARMA (pd, q) com o auto - Polinômio regressivo com algumas raízes na unidade. Por esta razão, todo modelo ARIMA com d gt0 não é sensível ao sentido estacionário. Outras formas especiais A identificação explícita da factorização do polinômio de autorregressão em fatores como acima, pode ser estendida a outros casos, em primeiro lugar, aplicar ao polinômio de média móvel e, em segundo lugar, incluir outros fatores especiais. Por exemplo, ter um fator em um modelo é uma forma de incluir uma sazonalidade não estacionária do período s no modelo. Outro exemplo é o fator, que inclui uma sazonalidade (não estacionária) do período 12. O efeito do primeiro tipo de fator é permitir que cada valor de estações flua separadamente ao longo do tempo, enquanto com os segundos valores de tipo para temporadas adjacentes se movem juntos . A identificação e especificação de fatores apropriados em um modelo ARIMA pode ser um passo importante na modelagem, uma vez que pode permitir uma redução no número total de parâmetros a serem estimados, permitindo a imposição no modelo de tipos de comportamento que a lógica e a experiência sugerem. estar lá. Previsões usando modelos ARIMA Os modelos ARIMA são usados para processos observáveis não estacionários que possuem algumas tendências claramente identificáveis: nesses casos, o modelo ARIMA pode ser visto como uma cascata de dois modelos. O primeiro não é estacionário: enquanto o segundo é imenso: agora técnicas de previsões padrão podem ser formuladas para o processo, e então (ter o número suficiente de condições iniciais) podem ser previstas através de etapas de integração oportuna. Alguns casos especiais bem conhecidos surgem naturalmente. Por exemplo, um modelo ARIMA (0,1,0) é dado por: Uma série de variações no modelo ARIMA são comumente usadas. Por exemplo, se várias séries temporais forem usadas, então pode ser pensado como vetores e um modelo VARIMA pode ser apropriado. Às vezes, um efeito sazonal é suspeitado no modelo. Por exemplo, considere um modelo de volumes diários de tráfego rodoviário. Os fins de semana exibem claramente comportamentos diferentes dos dias da semana. Neste caso, muitas vezes é considerado melhor usar um modelo SARIMA (ARIMA sazonal) do que aumentar a ordem das partes AR ou MA do modelo. Se a série temporal for suspeita de exibir uma dependência de longo alcance, então o parâmetro pode ser substituído por certos valores não inteiros em um modelo de média móvel integrado parcialmente integrado, que também é chamado de modelo ARIMA (FARIMA ou ARFIMA) Fraccional. Implementações em pacotes de estatísticas Vários pacotes que aplicam metodologia como otimização de parâmetros do Box-Jenkins estão disponíveis para encontrar os parâmetros certos para o modelo ARIMA. Em R., o pacote de estatísticas inclui uma função arima. A função está documentada na modelagem ARIMA de séries temporais. Além da parte ARIMA (p, d, q), a função também inclui fatores sazonais, um termo de intercepção e variáveis exógenas (xreg chamado de regressores externos). O pacote de previsão em R pode selecionar automaticamente um modelo ARIMA para uma determinada série temporal com a função auto. arima (). O pacote também pode simular modelos ARIMA sazonais e não sazonais com sua função simulate. Arima (). Também possui uma função Arima (), que é um invólucro para o arima do pacote de estatísticas. SAS (R) do SAS Institute Inc. inclui extenso processamento ARIMA em seu sistema de Análise Econômica e Time Series: SASETS. Stata inclui modelagem ARIMA (usando seu comando arima) a partir do Stata 9. Este artigo inclui uma lista de referências. Leitura relacionada ou links externos. Mas suas fontes permanecem incertas porque falta citações em linha. Melhorar este artigo através da introdução de citações mais precisas. (Maio de 2011) Referências Mills, Terence C. (1990) Time Series Techniques for Economists. Cambridge University Press Percival, Donald B. e Andrew T. Walden. (1993) Análise espectral para aplicações físicas. Cambridge University Press. Links externos Esta entrada é da Wikipédia, a principal enciclopédia contribuida pelos usuários. Pode não ter sido revisado por editores profissionais (ver aviso completo) dictionnaire et traducteur pour sites web Une fenecirctre (pop-in) dinformation (contenu principal de Sensagent) is invoqueacutee un double-clic sur nimporte quel mot de sua página web. LA fenecirctre la recherche des explications et des traductions contextuelles, cest-agrave-dire sans cargo votre visiteur agrave quitter sua página web Essayer ici. Teacuteleacutecharger le code Solução commerce eacutelectronique Aumentar o conteúdo do seu site Adicionar de novos contenus Adicionar agrave votre site depuis Sensagent par XML. Parcourir os produtos e as ofertas Obtenha informações em XML para filtrer le meilleur contenu. Indexer des images et deacutefinir des meacuteta-donneacutees Fixer a signification de chaque meacuteta-donneacutee (multilingue). Renseignements suite agrave um email de descrição de seu projeto. Jeux de lettres Lettris is un jeu de lettres gravitationnelles proche de Tetris. Cada vez que se inscreva, é necessário colocar as letras do livro. Il sagit en 3 minutes de trouver o mais grande número de palavras possíveis de três letras e mais em uma grade de 16 letras. Também é possível jogar com a grade de 25 casos. As letras devem estar próximas e as palavras mais longas são os melhores. Participe no concurso e grafique seu nome na lista de jogadores de melhor. Jogador Dicionário de língua inglesa Principais Reacutefeacuterences A maioria dos desinvestimentos do parlamento são propostos por SenseGates et comportements in approfondissement avec Littreacute et plusieurs auteurs techniques speacutecialiseacutes. Le dictionnaire des synonymes est surtout deacuteriveacute du dictionnaire inteacutegral (TID). Lencyclopeacutedie franccedilaise beacuteneacuteficie da licença Wikipedia (GNU). Les jeux de lettres anagramme, mot-croiseacute, joker, Lettris et Boggle são propostos por Memodata. Le service web Alexandria é uma tradução automática. Por Memodata pour faciliter les recherches sur Ebay. Changer a página inicial para obter as traduções. Astuce: parcours les champs seacutemantiques du dictionnaire analogique en plusieurs langues pour mieux apprendre avec sensagent. 4593 visitantes em linha calculeacute en 0,078s
No comments:
Post a Comment