الانحدار الحركة من المتوسط - نموذج matlab رمز

من أجل توليد نموذج الانحدار الذاتي، لدينا أمر أريول () ويمكننا أيضا استخدام فلاترستيميناتينغ نموذج أر. ولكن كيف يمكنني توليد نموذج ما على سبيل المثال، يمكن للشخص يرجى إظهار كيفية توليد ما (20) نموذج لم أتمكن من العثور على أي تقنية مناسبة للقيام بذلك. يتم إنشاء الضوضاء من خريطة غير الخطية لذلك، فإن نموذج ما تراجعت على شروط إبسيلون. Q1: يجب أن تكون مفيدة للغاية إذا كان رمز وشكل وظيفي من نموذج ما هو الأفضل ويفضل ما (20) باستخدام نموذج الضوضاء أعلاه. Q2: هذه هي الطريقة التي ولدت أر (20) باستخدام الضوضاء العشوائية ولكن لا أعرف كيفية استخدام المعادلة أعلاه كما ضجيج بدلا من استخدام راند لكلا ما و أر طلب أغسطس 15 14 في 17:30 مشكلتي هي استخدام منقي. أنا لست على دراية مفهوم نقل وظيفة، ولكن ذكرتم أن البسط B39s هي معاملات ما لذلك يجب أن يكون B العناصر 20 وليس A39s. بعد ذلك، Let39s يقول نموذج لديه اعتراض من 0.5، يمكنك يرجى إظهار مع التعليمات البرمجية كيف يمكنني إنشاء نموذج ما مع 0.5 اعتراض (كيفية ذكر اعتراض في مرشح () واستخدام المدخلات المحددة في سؤالي الرجاء شكرا أنت في رابط تصفية، التي حقا مسح الشكوك حول كيفية استخدام فلتر نداش سكم 19 أغسطس 16 في 16:36 في مرشح قطرة (ب، أ، س) مرشحات البيانات في ناقلات X مع المرشح الموصوفة من قبل ناقل معامل البسط ب و معامل القاسم المتجه a. إذا لم يساوي (1) 1، يقوم عامل التصفية بتصفية معاملات الفلتر من خلال (1)، فإذا كان (1) يساوي 0، يقوم عامل التصفية بارجاع a error. quot (mathworkshelpmatlabreffilter. html) منطقة المشكلة كما أنا don39t فهم كيفية تحديد، ب (معاملات التصفية) عندما يكون هناك اعتراض من القول 0.5 أو اعتراض 1.Could لك يرجى عرض مثال على ما مع تصفية واعتراض غير الصفر باستخدام المدخلات التي ذكرتها في السؤال نداش سكم 19 أغسطس 17 في 17: 4511.2: نماذج الانتكاس الذاتي المتجه فار ( p) نماذج نماذج فار (نماذج الانحدار الذاتي ناقلات) تستخدم سلاسل زمنية متعددة المتغيرات. والهيكل هو أن كل متغير هو وظيفة خطية من الفترات الماضية في حد ذاته والتخلف الماضية من المتغيرات الأخرى. وكمثال لنفترض أننا نقيس ثلاثة متغيرات سلسلة زمنية مختلفة، يشار إليها ب (x) و (x) و (x). ويكون نموذج الانحدار الذاتي للناقلات من الترتيب 1، الذي يشار إليه بالرمز فار (1) كما يلي: كل متغير دالة خطية لقيم التأخر 1 لجميع المتغيرات في المجموعة. وفي نموذج القيمة المعرضة للمخاطر (2)، تضاف القيم 2 للتأخر بالنسبة لجميع المتغيرات إلى الجانبين الأيمنين من المعادلات، وفي حالة المتغيرات الثلاث x (أو السلاسل الزمنية) سيكون هناك ستة متنبئات على الجانب الأيمن من كل معادلة ، ثلاثة تأخر 1 شروط وثلاثة تأخر 2 شروط. بشكل عام، بالنسبة لنموذج فار (p)، فإن الفواصل الزمنية الأولى لكل متغير في النظام سوف تستخدم كمؤشرات تنبؤ لكل متغير. نماذج فار هي حالة محددة من نماذج فارما أكثر عمومية. تتضمن نماذج فارما للمسلسلات الزمنية متعددة المتغيرات هيكل القيمة المعرضة للمخاطر أعلاه مع متوسط ​​المصطلحات المتحركة لكل متغير. وبصورة أعم، فإن هذه الحالات خاصة من نماذج أرماكس التي تسمح بإضافة أجهزة تنبؤ أخرى تكون خارج المجموعة المتعددة المتغيرات من الفائدة الرئيسية. هنا، كما هو الحال في القسم 5.8 من النص، تركز بشكل جيد على نماذج فار. في الصفحة 304، المؤلفين تناسب نموذج من نموذج ماثف t غاما ماثبف t في ماثبف ماثبف t حيث (ماثبف ر (1، ر)) يتضمن مصطلحات لتتناسب في نفس الوقت ثابت والاتجاه. وقد نتجت عن بيانات الاقتصاد الكلي حيث تؤثر التغيرات الكبيرة في البيانات بشكل دائم على مستوى السلسلة. ليس هناك فرق دقيق جدا هنا من الدروس السابقة في أننا الآن هي مناسبة نموذج للبيانات التي لا تحتاج إلى أن تكون ثابتة. في الإصدارات السابقة من النص، المؤلفين بشكل منفصل دي-ترندد كل سلسلة باستخدام الانحدار الخطي مع t، ومؤشر الوقت، كمتغير التنبؤ. والقيم المقلوبة لكل من السلاسل الثلاث هي البقايا من هذا الانحدار الخطي على t. إن التجاهل مفيد مفاهيمي لأنه يأخذ القوة التوجيهية المشتركة التي قد يكون الوقت على كل سلسلة وخلق الحداثة كما رأينا في الدروس الماضية. ويؤدي هذا النهج إلى معاملات مماثلة، على الرغم من اختلافها قليلا، إذ أننا الآن نقوم في الوقت نفسه بدمج الاعتراض والاتجاه معا في نموذج متعدد المراحل لعملية شريان الحياة للسودان. مكتبة R فارس تأليف برنهارد بفاف لديه القدرة على تناسب هذا النموذج مع الاتجاه. دعونا ننظر إلى 2 أمثلة: نموذج الفرق الفرق ونموذج الاتجاه ثابت. الفرق النموذجي النموذجي مثال 5.10 من النص هو نموذج فرق ثابت في أن الاختلافات الأولى ثابتة. يتيح فحص التعليمات البرمجية والمثال من النص من خلال تركيب النموذج أعلاه: install. packages (فارس) إذا لم يكن مثبتا بالفعل install. packages (أستسا) إذا لم تكن مكتبة مكتبة مثبتة مسبقا (أستسا) x سبيند (كمورت، تيمبر، (x، p1، تايبوث)) الأوامر الأولين تحميل الأوامر اللازمة من مكتبة فارس والبيانات اللازمة من مكتبة النصوص لدينا. يؤدي الأمر كبيند إلى متجه للمتغيرات استجابة (خطوة ضرورية لاستجابات المتغيرات متعددة). يقوم الأمر فار بتقييم نماذج أر باستخدام المربعات الصغرى العادية في نفس الوقت الذي يتناسب مع الاتجاه، اعتراض، ونموذج أريما. وتطلب الوسيطة p 1 بنية أر (1) وكلاهما يناسب ثابت واتجاه. مع ناقلات الردود، في الواقع فار (1). وفيما يلي الناتج من الأمر فار للمتغير تيمبر (النص يوفر الإخراج ل كمورت): يتم سرد معاملات لمتغير في العمود تقدير. يشير. l1 المرفق بكل اسم متغير إلى أنها متغيرات 1 متخلفة. وباستخدام درجة حرارة T التدريجية و تيمت (التي يتم جمعها أسبوعيا) ومعدل الوفيات M و P التلوث، فإن معادلة درجة الحرارة هي هات 67.586 - .007 t - 0.244 M 0.487 T - 0.128 P المعادلة لمعدل الوفيات هي t t 73.227 0.014 t 0.465 M - 0.361 T 0.099 P معادلة التلوث هي قبعة 67.464 - .005 t - 0.125 M - 0.477 T 0.581 P. وتطبع مصفوفة التباين المشترك للمتبقي من القيمة المعرضة للمخاطر (1) للمتغيرات الثلاثة دون نتائج التقدير. وتباين الفروق قطرية ويمكن أن تستخدم لمقارنة هذا النموذج مع فار أعلى. ويستخدم محدد هذه المصفوفة في حساب إحصائية بيك التي يمكن استخدامها لمقارنة مدى ملاءمة النموذج مع ملاءمة النماذج الأخرى (انظر الصيغتين 5.89 و 5.90 من النص). لمزيد من المراجع حول هذه التقنية انظر تحليل السلاسل الزمنية المتكاملة والمتكاملة مع R من قبل بفاف وأيضا كامبل و بيرون 1991. في المثال 5.11 في الصفحة 307، والكتاب يعطي نتائج لنموذج فار (2) لبيانات معدل الوفيات . في R، قد تناسب نموذج فار (2) مع ملخص الأوامر (فار (x، p2، ​​تايبوث)) الإخراج، كما هو موضح من قبل الأمر فار كما يلي: مرة أخرى، يتم سرد معاملات لمتغير معين في عمود التقدير. على سبيل المثال، المعادلة المقدرة لدرجة الحرارة هي قبعة 49.88 - .005 t - 0.109 M 0.261 T 0.051 P - 0.041 M 0.356 T 0.095 P سوف نناقش إحصاءات معيار المعلومات لمقارنة نماذج فار من أوامر مختلفة في الواجبات المنزلية. كما تتوفر المخلفات المتبقية للتحليل. على سبيل المثال، إذا عيننا الأمر فار إلى كائن بعنوان fitvar2 في برنامجنا، fitvar2 فار (x، p2، ​​تايبوث) ثم لدينا الوصول إلى بقايا المصفوفة (fitvar2). وسيكون لهذه المصفوفة ثلاثة أعمدة، عمود واحد من المخلفات لكل متغير. على سبيل المثال، قد نستخدمها لرؤية أسف من البقايا لمعدل الوفيات بعد تركيب فار (2) نموذج. وفيما يلي أسف التي نتجت عن الأمر وصفه للتو. يبدو جيدا ل أسف المتبقية. (الارتفاع الكبير في البداية هو الترابط غير الهام 0). سوف يؤدي الأمران التاليان إلى إنشاء أكفس للمتبقي للمتغيرين الآخرين. كما أنها تشبه الضوضاء البيضاء. قد نقوم أيضا بفحص هذه المؤامرات في مصفوفة الارتباط المتبادل التي توفرها أكف (بقايا (fitvar2)): المؤامرات على طول قطري هي أسفس الفردية لكل بقايا النماذج التي ناقشناها أعلاه فقط. وبالإضافة إلى ذلك، فإننا نرى الآن مؤامرات الترابط المتبادل لكل مجموعة من المخلفات. من الناحية المثالية، فإن هذه أيضا تشبه الضوضاء البيضاء، ومع ذلك فإننا نرى الارتباطات المتبادلة المتبادلة، لا سيما بين درجة الحرارة والتلوث. كما لاحظ المؤلفون لدينا، وهذا النموذج لا التقاط بشكل كاف الارتباط الكامل بين هذه المتغيرات في الوقت المناسب. نموذج تريند-ستاتيوناري يتيح استكشاف مثال حيث البيانات الأصلية ثابتة وفحص رمز فار من خلال تركيب النموذج أعلاه مع كل من ثابت والاتجاه. باستخدام R، قمنا بمحاذاة n 500 عينة من القيم باستخدام نموذج فار (2) باستخدام الأمر فار الموضح أعلاه: y1scan (var2daty1.dat) ملخص y2scan (var2daty2.dat) (فار (سبيند (y1، y2)، p2، ​​تايبوث) ) نحصل على المخرجات التالية: التقديرات قريبة جدا من المعاملات المحاكاة والاتجاه ليس كبيرا، كما هو متوقع. بالنسبة إلى البيانات الثابتة، عندما لا يكون هناك حاجة إلى التجريد، يمكنك أيضا استخدام الأمر ar. ols لتتناسب مع نموذج فار: fitvar2 ar. ols (كبيند (y1، y2)، order2) في المصفوفة الأولى المقدمة، اقرأ عبر صف للحصول على معاملات المتغير. وتبين الفواصل السابقة التي تليها 1 أو 2 ما إذا كانت المعاملات متخلفة 1 أو متخلفة 2 متغيرين على التوالي. وتعطى اعتراضات المعادلات تحت x. intercept اعتراض واحد لكل متغير. وتعطي المصفوفة تحت var. pred مصفوفة التباين - التباين المشترك للمتبقي من فار (2) للمتغيرين. وتباين الفروق قطرية ويمكن أن تستخدم لمقارنة هذا النموذج مع أسعار الفائدة المرتفعة كما هو مشار إليه أعلاه. وتعطى الأخطاء القياسية للمعاملات أر بواسطة الأمر fitvar2asy. se. coef. الإخراج كما هو الحال مع المعاملات، قراءة عبر الصفوف. يعطي الصف الأول الأخطاء القياسية للمعاملات للمتغيرات 1 المتخلفة التي تتوقع y1. الصف الثاني يعطي الأخطاء القياسية للمعاملات التي تتوقع y2. قد تلاحظ أن المعاملات قريبة من الأمر فار باستثناء اعتراض. ويرجع ذلك إلى أن ar. ols تقدر نموذج x-مين (x). لمطابقة اعتراض المقدمة من الملخص (فار (كبيند (y1، y2)، p2، ​​تيبكونست)) الأمر، يجب حساب اعتراض على النحو التالي: في مثالنا، اعتراض لنموذج محاكاة يت، ​​1 يساوي -0.043637 -2.733607 (1-0.29300.4523) 15.45479 (-0.1913-0.6365) 9.580768، والمعادلة المقدرة ل يت، 1 تقدير مع مينيتاب لمستخدمي مينيتاب، هيريز التدفق العام لما يجب القيام به. قراءة البيانات إلى أعمدة. استخدام الوقت سلسلة غ لاج لإنشاء الأعمدة المتخلفة اللازمة من القيم الثابتة. استخدم ستات غ أنوفا غ عام عام مانوفا. أدخل قائمة متغيرات الوقت الحالي كمتغيرات الاستجابة. أدخل المتغيرات x المتخلفة كما المتغيرات المشتركة (ونموذج). انقر فوق النتائج وحدد تحليل أحادي المتغير (لمعرفة معاملات الانحدار المقدرة لكل معادلة). إذا رغبت في ذلك، انقر فوق وحدة تخزين وحدد ريسيدوالس أندور فيتس. نافيغاتيوندوكومنتاتيون هو المتوسط ​​غير المشروط للعملية، و x03C8 (L) هو عقلانية، درجة لا نهائية متخلفة متعددة الحدود، (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). ملاحظة: الخاصية الثابتة لعنصر نموذج أريما يتوافق مع c. وليس المتوسط ​​غير المشروط 956. بواسطة التحلل ولدز 1. المعادلة 5-12 يتوافق مع عملية عشوائية عشوائية قدمت معاملات x03C8 ط سومابل تماما. هذا هو الحال عندما يكون متعدد الحدود أر، x03D5 (L). غير مستقر . وهذا يعني كل جذورها تقع خارج دائرة الوحدة. بالإضافة إلى ذلك، فإن العملية السببية شريطة تعدد الحدود ما هو قابل للانعكاس. وهذا يعني كل جذورها تقع خارج دائرة الوحدة. الاقتصاد القياسي أدوات يفرض الاستقرار والقابلية للعمليات أرما. عند تحديد نموذج أرما باستخدام أريما. تحصل على خطأ إذا قمت بإدخال المعاملات التي لا تتوافق مع متعدد الحدود أر مستقرة أو متعدد الحدود لا عكسية. وبالمثل، فإن التقدير يفرض قيودا على الاستبانة وقابلية التقلب أثناء التقدير. المراجع 1 ولد، H. دراسة في تحليل السلاسل الزمنية الثابتة. أوبسالا، السويد: ألمكفيست أمب ويكسيل، 1938. حدد يور كونتيردوكومنتاتيون هو المتوسط ​​غير المشروط للعملية، و x03C8 (L) هو عقلانية، درجة لا نهائية متخلفة متعددة الحدود، (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). ملاحظة: الخاصية الثابتة لعنصر نموذج أريما يتوافق مع c. وليس المتوسط ​​غير المشروط 956. بواسطة التحلل ولدز 1. المعادلة 5-12 يتوافق مع عملية عشوائية عشوائية قدمت معاملات x03C8 ط سومابل تماما. هذا هو الحال عندما يكون متعدد الحدود أر، x03D5 (L). غير مستقر . وهذا يعني كل جذورها تقع خارج دائرة الوحدة. بالإضافة إلى ذلك، فإن العملية السببية شريطة تعدد الحدود ما هو قابل للانعكاس. وهذا يعني كل جذورها تقع خارج دائرة الوحدة. الاقتصاد القياسي أدوات يفرض الاستقرار والقابلية للعمليات أرما. عند تحديد نموذج أرما باستخدام أريما. تحصل على خطأ إذا قمت بإدخال المعاملات التي لا تتوافق مع متعدد الحدود أر مستقرة أو متعدد الحدود لا عكسية. وبالمثل، فإن التقدير يفرض قيودا على الاستبانة وقابلية التقلب أثناء التقدير. المراجع 1 ولد، H. دراسة في تحليل السلاسل الزمنية الثابتة. أوبسالا، السويد: ألمكفيست أمب ويكسيل، 1938. اختر بلدك