Flytting Gjennomsnitt Autokorrelasjons Matrise

Autokorrelasjonsfunksjon Merk at 0 er variansen i den stokastiske prosessen. Autokovariansfunksjonen ved lag k. for k 0, av tidsseriene er definert av Autokorrelasjonsfunksjonen (ACF) ved lag k. for k 0, av tidsserien er definert av Variansen av tidsserien er r 0. Et plot av rk mot k er kjent som et korrelogram. Observasjon. Definisjonen av autokovarians gitt ovenfor er litt forskjellig fra den vanlige definisjonen av kovarians mellom 1. , y n-k og k 1. , y n på to måter: (1) vi deler med n i stedet for nk og vi trekker totalt gjennomsnittet i stedet for middelene til 1. , y n-k og k 1. , henholdsvis y n. For verdier av n som er store med hensyn til k. forskjellen vil være liten. Eksempel 1. Beregn s 2 og r 2 for dataene i område B4: B19 i figur 1. Figur 1 ACF ved lag 2 Formlene for beregning s 2 og r 2 ved hjelp av de vanlige COVARIANCE. S og CORREL-funksjonene er vist i celler G4 og G5. Formlene for s 0. s 2 og r 2 fra definisjon 2 er vist i celler G8, G11 og G12 (sammen med en alternativ formel i G13). Vær oppmerksom på at verdiene for s 2 i cellene E4 og E11 ikke er så forskjellige, som verdiene for R2 som er vist i celler E5 og E12, desto større er prøven, desto mer sannsynlig vil disse verdiene være like Real Statistics Function. Ressurspakken for reell statistikk leverer følgende funksjoner: ACF (R1, k) ACF-verdien ved lag k for tidsseriene i rekkevidde R1 ACVF (R1, k) Autovarians ved lag k for tidsseriene i område R1 Merk at ACF (R1, k) er ekvivalent med SUMPRODUCT (OFFSET (R1,0,0, COUNT (R1) - k) - AVERAGE (R1), OFFSET (R1, k, 0, COUNT (R1) - k) )) DEVSQ (R1) Observasjon. Det er teoretiske fordeler for å bruke divisjon med n i stedet for nk i definisjonen av s k. nemlig at kovarians - og korrelasjonsmatrisene alltid vil være bestemte ikke-negative (se Positive Definite Matrices). Observasjon. Selv om definisjonen av autokorrelasjon er litt forskjellig fra korrelasjonsforhold, tar k (eller r k) fortsatt en verdi mellom -1 og 1, som vi ser i Egenskap 2. Eksempel 2. Bestem ACF for lag 1 til 10 for Dow Jones avsluttende gjennomsnitt for oktober 2015, som vist i kolonne A og B i figur 2 og konstruer korresponderende korrelogram. Resultatene er vist i figur 2. Verdiene i kolonne E beregnes ved å plassere formelen ACF (B4: B25, D5) i celle E5, markere område E5: E14 og trykke Ctrl-D. Figur 2 ACF og korrelogram Som det kan ses fra verdiene i kolonne E eller diagrammet, går ACF-verdiene sakte ned mot null. Dette er typisk for en autoregressiv prosess. Observasjon. En tommelfingerregel er å utføre ovennevnte prosess for lag 1 til n 3 eller n 4, som for de ovennevnte dataene er 224 6 eller 223 7. Vårt mål er å se om ACF er av denne tiden betydelig (dvs. statistisk forskjellig fra null). Vi kan gjøre dette ved å bruke følgende eiendom. Eiendom 3 (Bartlett): I store prøver, hvis en tidsserie av størrelse n er rent tilfeldig, så for alle k Eksempel 3. Bestem om ACF ved lag 7 er signifikant for dataene fra eksempel 2. Som vi kan se fra figur 3, er kritisk verdi for testen i egenskap 3, .417866. Siden r 7, 303809 lt. 417866, konkluderer vi at det ikke er vesentlig forskjellig fra null. Figur 3 Bartletts Test Merk at verdier på k opp til 5 er signifikante og de høyere enn 5 er ikke signifikante. En mer statistisk kraftig versjon av Bolig 4, spesielt for mindre prøver, gis av den neste eiendommen. Eksempel 4. Bruk boksen Pierce og Ljung-Box statistikk for å avgjøre om ACF verdiene i eksempel 2 er statistisk lik null for alle lag mindre enn eller lik 5 (null hypotesen). Resultatene er vist i figur 4. Figur 4 Box-Pierce og Ljung-Box Tests Vi ser fra disse testene at ACF (k) er signifikant forskjellig fra null for minst en k 5, som er i samsvar med korrelogrammet i figur 2. Virkelige statistikkfunksjoner. Real Statistics Resource Pack gir følgende funksjoner for å utføre testene beskrevet av de ovennevnte egenskapene. BARTEST (r, n, lag) p-verdi av Bartletts test for korrelasjonskoeffisient r basert på en tidsserie av størrelse n for det angitte lag. BARTEST (R1, lag) BARTEST (r, n, lag) hvor n antall elementer i område R1 og r ACF (R1, lag) PIERCE (R1 ,, lag) Box-Pierce statistikk Q for område R1 og spesifisert lag BPTEST (R1 ,, lag) p-verdi for Box-Pierce-testen for område R1 og det angitte lag LJUNG (R1 ,, lag) Ljung-Box statistikk Q for område R1 og spesifisert lag LBTEST (R1 ,, lag) p - verdien for Ljung-Box-testen for område R1 og det angitte lagret I de ovennevnte funksjonene der det andre argumentet mangler, utføres testen med autokorrelasjonskoeffisienten (ACF). Hvis verdien som tildeles i stedet er 1 eller pacf, utføres testen med den delvise autokorrelasjonskoeffisienten (PACF) som beskrevet i neste avsnitt. Egentlig hvis det andre argumentet tar noen verdi unntatt 1 eller pacf, blir ACF-verdien brukt. F. eks BARTEST (.303809,22,7) .07708 for eksempel 3 og LBTEST (B4: B25, acf, 5) 1,81E-06 for eksempel 4.Basisk prognoseprognose refererer til prosessen med å bruke statistiske prosedyrer for å forutsi fremtidige verdier av en tidsserier basert på historiske trender. For bedrifter er det mulig å kunne måle forventede resultater for en gitt tidsperiode for å håndtere markedsføring, planlegging og økonomi. For eksempel kan et reklamebyrå ønske å bruke salgsprognoser for å identifisere hvilke fremtidige måneder som kan kreve økte markedsføringsutgifter. Bedrifter kan også bruke prognoser for å identifisere hvilke selgere som oppfylte sine forventede mål for et skattekvarter. Det finnes en rekke teknikker som kan benyttes til å generere kvantitative prognoser. Noen metoder er ganske enkle mens andre er mer robuste og innarbeider eksogene faktorer. Uansett hva som benyttes, bør det første trinnet alltid være å visualisere dataene ved hjelp av en linjediagram. Du vil vurdere hvordan metriske endringer over tid, om det er en distinkt trend, eller om det er merkbare mønstre som er bemerkelsesverdige. Det er flere viktige begreper som vi bør være oppmerksomme på når vi beskriver tidsseriedata. Disse egenskapene vil informere om hvordan vi forprosesserer dataene og velger riktig modelleringsteknikk og parametere. Til slutt er målet å forenkle mønstrene i de historiske dataene ved å fjerne kilder til variasjonion og gjøre mønstrene mer konsistente over hele datasettet. Enkelere mønstre vil generelt føre til mer nøyaktige prognoser. Trend: En trend eksisterer når det er en langsiktig økning eller reduksjon i dataene. Seasonality: Et sesongmessig mønster oppstår når en tidsserie påvirkes av sesongmessige faktorer som årets eller ukedagens. Autokorrelasjon: Betegner fenomenet hvorved verdier av Y ved tid t påvirkes av tidligere verdier av Y ved t-i. For å finne riktig lagstruktur og typen av automatisk korrelerte verdier i dataene dine, bruk autokorrelasjonsfunksjonens plott. Stasjonær: En tidsserie sies å være stasjonær hvis det ikke er noen systematisk trend, ingen systematisk endring i variansen, og hvis det ikke eksisterer periodiske variasjoner eller sesongmessige forhold, er kvantitative prognoseteknikker vanligvis basert på gjenopprørsanalyse eller tidsserie teknikker. Regresjonsmetoder undersøker forholdet mellom den prognostiserte variabelen og andre forklarende variabler ved bruk av tverrsnittsdata. Tidsseriemodeller bruker hitoriske data som er blitt samlet inn regelmessig over tid for målvariablene for å prognostisere fremtidige verdier. Det er ikke tid til å dekke teorien bak hver av disse tilnærmingene i dette innlegget, så I8217ve valgt å dekke høyt nivåkonsepter og gi kode for å utføre tidsserien prognoser i R. Jeg foreslår sterkt at du forstår statistisk teori bak en teknikk før du kjører koden. For det første kan vi bruke ma-funksjonen i prognosepakken til å utføre prognoser ved hjelp av den bevegelige gjennomsnittlige metoden. Denne teknikken anslår fremtidige verdier ved tid t ved å beregne verdier av tidsseriene innen k-perioder av t. Når tidsseriene er stasjonære, kan det bevegelige gjennomsnittet være svært effektivt da observasjonene er i nærheten over tid. Den enkle eksponensielle smootingen er også god når dataene ikke har noen trend eller sesongmessige mønstre. I motsetning til et bevegelige gjennomsnitt, gir denne teknikken større vekt på de siste observasjonene av tidsseriene. I prospektpakken er det en automatisk prognosefunksjon som vil løpe gjennom mulige modeller og velge den mest hensiktsmessige modellen gi dataene. Dette kan være en automatisk regressiv modell av den første oderen (AR (1)), en ARIMA-modell med de riktige verdiene for p, d og q, eller noe annet som er mer hensiktsmessig. Der går du, en grunnleggende ikke-teknisk introduksjon til prognoser. Dette bør få en kjent med nøkkelbegrepene og hvordan du utfører noen grunnleggende prognoser i R Aldri savner en oppdatering Abonner på R-bloggere for å motta e-post med de nyeste R-postene. (Du vil ikke se denne meldingen igjen.) Sprekk GATEPSUsESE Totalt IES-2016 Valg: 159 Høyeste valg av et slikt institutt som gir IES-Engineering-tjenester coaching. Totalt GATE-2016 kvalifisert: 2225 1138 Studenter scoret over 99 prosent, inkludert 11 toppresultater under AIR-20. Mer enn 300 E. I.I. Student serverer anerkjente offentlige sektor enheter som ONGC, NTPC, IOCL, ISRO, DRDO, Power Grid, NHPC, BHEL, BEL, HAL og mange flere organisasjoner. 429 BSNL-JTO valg i enkeltrekruttering av år 2016. Våre prestasjoner er resultatet av den enkelte innsats. Et team av svært dedikert IES (Jernbaner, CPWD, CES, Ordinance, BRO) amp GATE Kvalifisert amp fagpersoner fra ulike engineering college. Vår planlagte undervisningsmodul vil forbedre din tekniske, ikke-tekniske kunnskap, som hjelper deg med å holde fart på. For å CRACK noen konkurrerende eksamen må du være fokusert på pensum og alle relevante emner vil bli godt dekket i vår coaching-modul. Vi holder tempoet høyt for å la grunnleggende grunnleggende grunnlag, som spiller en viktig rolle å sprenge eksamener som GATE, IES amp PSU39s. Begrenset sittekapasitet per batch (40 Studenter) hjelper deg med å fjerne din dumme tvil. For å motivere din innsats tilbyr vi deg Topper39s samhandlingskompetanse som holder deg stram i å lære tendensen. Eksamensorientert studiemateriell, Test Series Topic-Wise Test vil hjelpe deg med å opprettholde ditt potensial. Ledende og Beste GATE Coaching Institute i Nord-India som gir maksimalt antall valg i GATE, IES amp PSU39s GATE 2018 Regular Course GATE 2018 Weekend Course GATE 2018 Sommer Batch Sosiale medier Kontakt oss