Il Non Stagionale Mobile Media Polinomiale È Non Invertibile

Identificare il numero di termini AR o master in un ARIMA modello ACF e PACF piazzole: Dopo una serie di tempo è stato stationarized dalla differenziazione, il prossimo passo nella montando un modello ARIMA è quello di determinare se i termini AR o master sono necessari per correggere eventuali autocorrelazione che rimane nella serie differenziata. Naturalmente, con software come Statgraphics, si può solo provare alcune diverse combinazioni di termini e vedere cosa funziona meglio. Ma c'è un modo più sistematico per fare questo. Guardando la funzione di autocorrelazione (ACF) e autocorrelazione parziale (PACF) trame della serie differenziata, è possibile individuare provvisoriamente il numero di AR termini Andor MA che sono necessari. Sei già familiarità con la trama ACF: si tratta semplicemente di un grafico a barre dei coefficienti di correlazione tra una serie di tempo e ritardi di se stesso. La trama PACF è un grafico dei coefficienti di correlazione parziale tra la serie e ritardi di se stesso. In generale, la correlazione quotpartialquot tra due variabili è la quantità di correlazione tra loro che non si spiega con le correlazioni reciproche con un insieme specificato di altre variabili. Ad esempio, se stiamo regredendo una variabile Y su altre variabili X1, X2 e X3, la correlazione parziale tra Y e X3 è la quantità di correlazione tra Y e X3 non si spiega con le correlazioni comuni con X1 e X2. Questa correlazione parziale può essere calcolato come la radice quadrata della riduzione della varianza che è ottenuta aggiungendo X3 alla regressione di Y su X1 e X2. Una correlazione automatica parziale è la quantità di correlazione tra una variabile e un ritardo di sé che non è spiegato da correlazioni a tutti - lags ordine inferiore. L'autocorrelazione di una serie temporale Y al ritardo 1 è il coefficiente di correlazione tra Y e Y t t - 1. che è presumibilmente anche la correlazione tra Y t -1 e Y t -2. Ma se Y t è correlata con Y t -1. e Y t -1 è altrettanto correlato con Y t -2. allora dovremmo anche aspettarci di trovare correlazione tra t Y e Y t-2. Infatti, la quantità di correlazione dovremmo aspettarci in ritardo 2 è proprio il quadrato della correlazione lag-1. Così, la correlazione in ritardo 1 quotpropagatesquot di lag 2 e presumibilmente per ordine superiore in ritardo. L'autocorrelazione parziale lag 2 è quindi la differenza tra la correlazione effettiva in ritardo 2 e la correlazione prevista dovuta alla propagazione di correlazione al ritardo 1. Qui è la funzione di autocorrelazione (ACF) della serie UNITA, prima di eseguire qualsiasi differenziazione: i autocorrelazioni sono significativi per un gran numero di ritardi - ma forse i autocorrelazioni a ritardi 2 e sopra sono solo a causa della propagazione della autocorrelazione al ritardo 1. Ciò è confermato dalla trama PACF: si noti che la trama PACF ha una significativa spike solo in ritardo 1, il che significa che tutte le autocorrelazioni di ordine superiore sono efficacemente spiegate dal GAL-1 autocorrelazione. I autocorrelazioni parziali, a tutti i ritardi possono essere calcolati inserendo una successione di modelli autoregressivi con un numero crescente di ritardi. In particolare, l'autocorrelazione parziale lag k è uguale al coefficiente AR stimato (k) in un modello autoregressivo con k termini - i. e. un modello di regressione multipla in cui Y è regredita su GAL (Y, 1), GAL (Y, 2), ecc fino ad essere in ritardo (Y, k). Così, per mera ispezione del PACF è possibile determinare quanti termini AR è necessario utilizzare per spiegare il modello di autocorrelazione di una serie di tempo: se l'autocorrelazione parziale è significativa in ritardo k e non significativa in qualsiasi ordine superiore in ritardo - i. e. se il PACF quotcuts offquot in ritardo k --quindi questo suggerisce che si dovrebbe provare il montaggio di un modello autoregressivo di ordine k Il PACF della serie UNITA 'fornisce un esempio estremo del fenomeno cut-off: ha un grande picco in ritardo 1 e altri picchi significativi, indicando che, in assenza di differenziazione un AR (1) modello deve essere utilizzato. Tuttavia, l'AR (1) termine in questo modello si rivelerà essere equivalente ad una prima differenza, perché l'AR stimato (1) coefficiente (che è l'altezza del picco PACF al lag 1) sarà quasi esattamente uguale a 1 . Ora, l'equazione di previsione per un AR (1) modello per una serie Y senza ordini di differenziazione è: Se l'AR (1) coefficiente 981 1 in questa equazione è uguale a 1, è equivalente a prevedere che la prima differenza di Y è costante - cioè è equivalente alla equazione del modello random walk con la crescita: La PACF della serie UNITA 'ci dice che, se noi non differenza, allora dovremmo montare un AR (1) modello che si rivelerà essere equivalente a prendere una prima differenza. In altre parole, ci sta dicendo che le unità ha davvero bisogno di un ordine di differenziazione da stationarized. firme AR e MA: Se il PACF visualizza un taglio netto, mentre l'ACF decade più lentamente (cioè ha picchi significativi a ritardi superiori), diciamo che la serie stationarized mostra una firma quotAR significato quot che il modello di autocorrelazione può essere spiegato con maggiore facilità con l'aggiunta di termini AR che con l'aggiunta di termini MA. Probabilmente troverete che una firma AR è comunemente associato con autocorrelazione positiva lag 1 - i. e. tende a verificarsi in serie che sono leggermente sotto differenziata. La ragione di questo è che un termine AR può agire come un differencequot quotpartial nell'equazione di previsione. Ad esempio, in un (1) Modello AR, atti termine AR come una prima differenza se il coefficiente autoregressivo è uguale a 1, non fa nulla se il coefficiente autoregressivo è zero, e agisce come una differenza parziale se il coefficiente è tra 0 e 1. Quindi, se la serie è leggermente underdifferenced - ossia se il modello non stazionario di autocorrelazione positiva non è completamente stato eliminato, sarà quotask forquot una differenza parziale, mediante la visualizzazione di una firma AR. Quindi, abbiamo la seguente regola empirica per determinare quando aggiungere termini AR: Regola 6: Se la PACF della serie differenziata mostra un netto taglio Andor il lag-1 autocorrelazione è --i. e positivo. se la serie appare leggermente quotunderdifferencedquot - quindi prendere in considerazione l'aggiunta di un termine AR al modello. Il ritardo in cui il PACF taglia è il numero indicato di termini AR. In linea di principio, qualsiasi schema di autocorrelazione può essere rimosso da una serie stationarized con l'aggiunta di termini autoregressivi abbastanza (GAL della serie stationarized) per l'equazione di previsione, e il PACF spiega come sono probabilmente saranno necessari molti di questi termini. Tuttavia, questo non è sempre il modo più semplice per spiegare un dato modello di autocorrelazione: a volte è più efficace di aggiungere termini MA (GAL degli errori di previsione), invece. La funzione di autocorrelazione (ACF) svolge lo stesso ruolo per i termini MA che la PACF gioca per i termini AR - cioè la ACF spiega come molti termini MA sono suscettibili di essere necessario per rimuovere l'autocorrelazione rimanente della serie differenziata. Se l'autocorrelazione è significativa in ritardo k ma non a qualsiasi ritardi superiori - i. e. se l'ACF quotcuts offquot in ritardo k-- questo indica che esattamente termini k MA devono essere utilizzati nell'equazione di previsione. In quest'ultimo caso, si dice che la serie stationarized mostra una firma quotMA, quot significa che il modello autocorrelazione può essere spiegato più facilmente aggiungendo termini MA che aggiungendo termini AR. Una firma MA è comunemente associato con autocorrelazione negativa in ritardo 1 - i. e. tende a verificarsi in serie che sono leggermente sopra differenziata. La ragione di questo è che un termine MA può quotpartially cancelquot un ordine di differenze nell'equazione di previsione. Per vedere questo, ricordare che un modello ARIMA (0,1,1) senza costante è equivalente ad un modello di livellamento esponenziale semplice. L'equazione di previsione per questo modello è dove il MA (1) Coefficiente di 952 1 corrisponde alla quantità 1-945 nel modello SES. Se 952 1 è uguale a 1, questo corrisponde a un modello di SES con 945 0, che è solo un modello costante perché la previsione è mai aggiornato. Ciò significa che quando 952 1 è uguale a 1, è in realtà annullando l'operazione di differenziazione che consente normalmente la SES prevedono ri-ancoraggio stesso sull'ultima osservazione. D'altra parte, se il coefficiente di media mobile è uguale a 0, questo modello riduce a un modello casuale - i. e. lascia l'operazione di differenziazione da solo. Quindi, se 952 1 è qualcosa di più grande di 0, è come se noi siamo in parte annulla un ordine di differenziazione. Se la serie è già un po 'più di differenziata - i. e. se autocorrelazione negativa è stata introdotta - allora sarà quotask forquot una differenza di essere in parte annullato la visualizzazione di una firma MA. (Un sacco di braccio sventolio sta succedendo qui Una spiegazione più rigorosa di tale effetto si trova nella struttura matematica di ARIMA Models volantino.) Quindi la seguente regola aggiuntiva empirica: Regola 7: Se l'ACF della serie differenziata visualizza un sharp cutoff andor l'autocorrelazione lag-1 è --ie negativo se la serie appare leggermente quotoverdifferencedquot - quindi prendere in considerazione l'aggiunta di un termine MA al modello. Il ritardo con cui l'ACF taglia è il numero indicato di termini MA. Un modello per la serie UNITÀ - ARIMA (2,1,0): in precedenza abbiamo stabilito che la serie UNITA 'necessario (almeno) un ordine di differenziazione non stagionale da stationarized. Dopo aver preso una differenza non stagionale - i. e. montaggio di un modello ARIMA (0,1,0) con costante - le trame ACF e PACF simile a questa: Si noti che (a) la correlazione in ritardo 1 è significativo e positivo, e (b) il PACF mostra un quotcutoffquot più affilata di l'ACF. In particolare, il PACF ha solo due picchi significativi, mentre l'ACF ha quattro. Così, secondo sopra Regola 7, la serie differenziata visualizza un AR (2) firma. Se quindi impostare l'ordine del termine AR per 2 - i. e. montare un ARIMA del modello (2,1,0) - otteniamo i seguenti grafici ACF e PACF per i residui: L'autocorrelazione ai ritardi cruciali - vale a dire in ritardo rispetto 1 e 2 - è stato eliminato, e non vi è alcuna regola certa in ordine superiore in ritardo. La trama serie storiche dei residui mostra una tendenza leggermente preoccupante per allontanarsi dalla media: Tuttavia, la relazione di sintesi analisi mostra che il modello esegue comunque abbastanza bene nel periodo di convalida, sia i coefficienti di AR sono significativamente diverso da zero, e lo standard deviazione dei residui è stato ridotto da 1,54371 al 1,4215 (circa 10) con l'aggiunta dei termini AR. Inoltre, non vi è alcun segno di un rootquot quotunit perché la somma dei coefficienti AR (0.2522540.195572) non è vicino a 1. (radici dell'unità sono discussi in dettaglio più avanti.) Nel complesso, questo sembra essere un buon modello . I (non trasformati) le previsioni per il modello mostrano un andamento lineare verso l'alto proiettata verso il futuro: L'andamento delle previsioni a lungo termine è dovuto al fatto che il modello include una differenza non stagionale e di un termine costante: questo modello è fondamentalmente un random walk con la crescita messo a punto con l'aggiunta di due termini autoregressivi - vale a dire due GAL della serie differenziata. La pendenza delle previsioni a lungo termine (vale a dire l'aumento medio da un periodo all'altro) è pari al termine medio nel riepilogo del modello (0,467,566 mila). L'equazione di previsione è: dove 956 è il termine costante nel riepilogo del modello (0,258,178 mila), 981 1 AR (1) coefficiente (0,25,224 mila) e 981 2 AR (2) coefficiente (0,195,572 mila). Media rispetto costante: In generale, il termine quotmeanquot nell'output di un modello ARIMA riferisce alla media della serie differenziata (cioè la tendenza media se l'ordine di differenziazione è uguale a 1), mentre la quotconstantquot è il termine costante che appare a destra-mano-lato dell'equazione di previsione. I termini medi e costanti sono legati dalla relazione: media costante (1 meno la somma dei coefficienti AR). In questo caso, abbiamo 0,258,178 mila 0,467,566 mila (1 - ,25224-,195572) modello alternativo per la serie UNITÀ - ARIMA (0,2,1): Ricordo che quando abbiamo cominciato ad analizzare la serie UNITA, non eravamo del tutto sicuro del corretto ordine di differenze da utilizzare. Un ordine di differenziazione non stagionale ha dato la deviazione standard più basso (e un modello di lieve autocorrelazione positiva), mentre due ordini di differenziazione non stagionale ha prodotto una trama di serie temporali più stazionarie dall'aspetto (ma con piuttosto forte autocorrelazione negativa). Ecco sia l'ACF e PACF della serie con due differenze non stagionali: Il singolo picco negativo ritardo 1 nella ACF è un (1) firma MA, secondo la sopra Regola 8. Quindi, se dovessimo usare 2 differenze non stagionali, si potrebbe anche voler includere un MA (1) termine, ottenendo un modello ARIMA (0,2,1). Secondo la Regola 5, ci sarebbe anche voler sopprimere il termine costante. Ecco, allora, sono i risultati di montaggio di un modello ARIMA (0,2,1) senza costante: Si noti che la deviazione standard stimata rumore bianco (RMSE) è solo leggermente più alto per questo modello rispetto alla precedente (1,46,301 mila qui rispetto a 1,45,215 mila in precedenza). L'equazione di previsione per questo modello è: dove theta-1 è il MA (1) coefficiente. Ricordiamo che questo è simile a un modello lineare esponenziale, con il MA (1) coefficiente corrispondente al quantitativo 2 (1-alfa) nel modello LES. Il MA (1) coefficiente di 0,76 in questo modello suggerisce che un modello LES con alpha in prossimità di 0,72 si adatterebbe circa ugualmente bene. In realtà, quando un modello LES è montato gli stessi dati, il valore ottimale di alfa risulta essere circa 0,61, che non è troppo lontano. Ecco un rapporto di confronto modello che mostra i risultati di montaggio della ARIMA (2,1,0) modello con costante, il ARIMA (0,2,1) modello senza costante, e il modello LES: I tre modelli esibiscono quasi identico a il periodo di stima, e la ARIMA (2,1,0) modello con costante appare leggermente migliore rispetto agli altri due nel periodo di convalida. Sulla base di questi risultati solo statistici, sarebbe difficile scegliere tra i tre modelli. Tuttavia, se tracciamo le previsioni a lungo termine erogati dal modello ARIMA (0,2,1) senza costante (che sono sostanzialmente identici a quelli del modello LES), vediamo una differenza significativa da quelle del modello precedente: le previsioni hanno un po 'meno di una tendenza al rialzo di quelli del modello precedente - perché la tendenza locale vicino alla fine della serie è leggermente inferiore alla tendenza media dell'intero serie - ma gli intervalli di confidenza allargare molto più rapidamente. Il modello con due ordini di differenziazione si assume che la tendenza della serie è variabile nel tempo, da qui si considera il futuro lontano di essere molto più incerta di quanto non faccia il modello con un solo ordine di differenze. Quale modello dovremmo scegliere Dipende sulle ipotesi che stiamo facendo agio rispetto alla costanza della tendenza nei dati. Il modello con un solo ordine di differenziazione assume un andamento medio costante - è essenzialmente un modello random walk messo a punto con la crescita - e rende di conseguenza le proiezioni di tendenza relativamente conservatore. E 'anche abbastanza ottimista circa l'accuratezza con la quale si può prevedere più di un periodo avanti. Il modello con due ordini di differenziazione assume una variabile nel tempo tendenza locale - è essenzialmente un modello di livellamento esponenziale lineare - e le sue proiezioni tendenziali sono un po 'più di più volubile. Come regola generale, in questo tipo di situazione, mi sento di raccomandare la scelta del modello con l'ordine inferiore di differenziazione, le altre cose sono più o meno uguali. In pratica, i modelli semplici-esponenziale-levigante random walk o spesso sembrano funzionare meglio di modelli di livellamento esponenziale lineari. modelli misti: Nella maggior parte dei casi, il modello migliore risulta un modello che utilizza sia solo termini AR o solo termini MA, anche se in alcuni casi, un modello quotmixedquot con entrambi i termini AR e MA può fornire la soluzione migliore per i dati. Tuttavia, la cura deve essere esercitata durante il montaggio modelli misti. E 'possibile per un termine di AR e un termine di MA di annullare ogni altri effetti. anche se entrambi possono apparire significativo nel modello (come giudicato dal T-statistica dei loro coefficienti). Così, ad esempio, si supponga che il modello quotcorrectquot per una serie storica è un modello ARIMA (0,1,1), ma invece si adatta un modello ARIMA (1,1,2) - i. e. di includere un termine AR aggiuntivo e un termine MA aggiuntivo. Poi le condizioni aggiuntive non siano finiscono per apparire significativo nel modello, ma internamente possono essere solo di lavoro uno contro l'altro. Le stime dei parametri risultanti possono essere ambigui, e il processo di stima dei parametri possono assumere molti (ad esempio più di 10) iterazioni a convergere. Quindi: Regola 8: E 'possibile per un termine di AR e un termine di MA di annullare ogni altri effetti, quindi, se un modello AR-MA mista sembra adattarsi ai dati, prova anche un modello con uno in meno termine AR e uno in meno termine MA --particularly se le stime dei parametri del modello originale richiedono più di 10 iterazioni a convergere. Per questo motivo, i modelli ARIMA non possono essere identificati con approccio stepwisequot quotbackward che include entrambi i termini AR e MA. In altre parole, non è possibile iniziare tra cui diversi termini di ogni tipo e poi buttare fuori quelli i cui coefficienti stimati non sono significativi. Invece, normalmente si segue un approccio quotforward stepwisequot, aggiungendo termini di un tipo o l'altro come indicato dalla comparsa delle trame ACF e PACF. radici unitarie: se una serie è grossolanamente sotto o overdifferenced - i. e. se un intero ordine di differenziazione deve essere aggiunto o annullato, questo è spesso segnalata da una rootquot quotunit nel AR stimato o coefficienti MA del modello. Un AR (1) il modello si dice che abbia una radice unitaria se l'AR stimato (1) il coefficiente è quasi esattamente uguale a 1. (Per quotexactly quot uguale davvero non intendo significativamente diverso da. In termini di coefficienti proprio errore standard. ) Quando questo accade, significa che l'AR (1) termine è imitando precisamente una prima differenza, nel qual caso è necessario rimuovere la (1) termine AR e aggiungere un ordine di differenziazione, invece. (Questo è esattamente ciò che accadrebbe se montato un (1) Modello AR alla serie UNITÀ undifferenced, come indicato in precedenza.) In un modello AR di ordine superiore, una radice unitaria esiste nella parte AR del modello se la somma dei i coefficienti AR è esattamente uguale a 1. In questo caso si dovrebbe ridurre l'ordine del termine AR entro il 1 ° e aggiungere un ordine di differenziazione. Una serie di tempo con una radice unitaria dei coefficienti AR è --i. e non stazionaria. ha bisogno di un ordine superiore di differenziazione. Regola 9: Se c'è una radice unitaria nella parte AR del modello - i. e. se la somma dei coefficienti AR è quasi esattamente 1 - si dovrebbe ridurre il numero di termini AR per uno e aumentare l'ordine di differenze di uno. Allo stesso modo, un (1) Modello MA si dice che abbia una radice unitaria se il MA stimato (1) il coefficiente è esattamente uguale a 1. Quando questo accade, significa che la (1) termine MA è esattamente l'annullamento di una prima differenza, in questo caso, è necessario rimuovere il MA (1) termine e anche di ridurre l'ordine di differenziazione per uno. In un modello MA ordine superiore, una radice unitaria esiste se la somma dei coefficienti MA è esattamente uguale a 1. Regola 10: Se vi è una radice unitaria nella parte MA del modello - i. e. se la somma dei coefficienti MA è quasi esattamente 1 - si dovrebbe ridurre il numero di termini MA per uno e ridurre l'ordine di differenziazione per uno. Ad esempio, se si forma un modello di livellamento esponenziale lineare (un ARIMA (0,2,2) del modello) quando un modello di livellamento esponenziale semplice (un () modello ARIMA 0,1,1) sarebbe stato sufficiente, è possibile che la somma dei due coefficienti MA è quasi uguale a 1. riducendo l'ordine MA e l'ordine di differenziazione da uno ciascuno, si ottiene il modello SES più appropriato. Un modello di previsione con una radice unitaria dei coefficienti MA stima è detto di essere noninvertible. il che significa che i residui del modello non possono essere considerati come stime del rumore casuale quottruequot che ha generato la serie temporale. Un altro sintomo di una radice unitaria è che le previsioni del modello possono quotblow upquot o comunque comportarsi stranamente. Se la trama serie storica delle previsioni a lungo termine del modello sembra strano, si dovrebbe verificare i coefficienti stimati del modello per la presenza di una radice unitaria. Regola 11: Se le previsioni a lungo termine appaiono irregolare o instabile, ci può essere una radice unitaria in AR o coefficienti MA. Nessuno di questi problemi sorti con i due modelli montati qui, perché siamo stati attenti a cominciare con ordini plausibili di differenziazione e numero appropriato di coefficienti AR e MA studiando i modelli di ACF e PACF. discussioni più dettagliate delle radici unitarie e gli effetti di cancellazione tra i termini AR e MA si trovano nella struttura matematica dei modelli ARIMA handout. Signal estrazione per non stazionaria multivariata Time Series con illustrazioni per Trend inflazione Tucker McElroy US Census Bureau - Centro di Ricerca Statistica e metodologia Questo articolo avanza la teoria e la metodologia di estrazione del segnale sviluppando il trattamento ottimale della differenza stazionario modelli multivariati timeseries. Utilizzando una struttura timeseries flessibile che include processi cointegrate, deriviamo e dimostrare formule per la stima minima media quadratica errore di vettori di segnale in più serie, sia da un campione finito e un campione biinfinite. A titolo di esempio, vi presentiamo le misure econometrici della tendenza dell'inflazione totale che fanno uso ottimale del contenuto del segnale dell'inflazione core. Numero di pagine in PDF file: 19 Parole chiave: cointegrazione, tendenze comuni, filtri, modelli multivariati, tendenze stocastici, componenti inosservato data: 13 Febbraio 2015 consigliata Citation McElroy, Tucker, segnale di estrazione per non stazionaria multivariata Time Series con illustrazioni per Trend Inflation (marzo 2015). Journal of Time Series Analysis, vol. 36, Issue 2, pp 209-227, 2015. Disponibile all'indirizzo SSRN: ssrnabstract2564834 o dx. doi. org10.1111jtsa.12102 Informazioni di contatto Tucker McElroy (Contact Author) US Census Bureau - Centro per la ricerca statistica e metodologia (e-mail) 4600. argento Hill Road Washington, DC 20233-9100 Stati Statesestimate AIC criteri BIC dal dato segnale supponiamo che segue modeldsp. stackexchangequestions15326can-qualcuno-show-i-dettagli-di-how da applicare-AIC-per-sinusoidali-modelli-to specifwhere Epsilon è rumore bianco, ho cercato seguente CodeFunction aicmatrix, bicmatrixARMAmodel (y, n) n eventuale ordine di ogni zeri modello logl (n, n) Inizializza zeri PQ (n, n) per p 1: n per q 1: n mod arima (p, 0, p) in forma, logl stima (mod, y, stampa, false) logl (p, q) logl PQ (p, q) end end pq logl rimodellare (logl, nn, 1) PQ rimodellare ( PQ, nn, 1) aic1, bic1 aicbic (logl, PQ1, la lunghezza (y)) aicmatrixreshape (aic1, n, n) bicmatrixreshape (bic1, n, n) fine, ma quando mi sono imbattuto in seguito commandaicmatric, bicmatrixARMAmodel (B, 100) ho ottenuto resultError usando arimavalidateModel (linea 1314) Il polinomio media mobile non stagionale non è invertibile. Errore nella arimasetLagOp (linea 391) Mdl validateModel (MDL) Error in arimaestimate (linea 1183) Mdl setLagOp (Mdl, MA. LagOp (1 coefficienti (IMA), GAL, 0 LagsMA)) Errore in ARMAmodel (linea 9) in forma, logl stima (mod, y, stampa, false) non vuol dire che questo segnale non è stationarywhat è un problema legato alla mia codeplease aiutarmi: stackoverflowquestionstaggedmatlab: stackoverflowquestionstaggedsignals: stackoverflowquestionstaggedsignal-lavorazione: stackoverflowquestionstaggedautoregressive modelli Penso che questo non è corretto: Arima mod (p , 0, p) penso che dovrebbe essere Arima mod (p, 0, q) Inoltre, voi non vuole veramente la parte mA del sistema di avere un ordine superiore rispetto alla parte AR (che è ciò che il vostro anello avrebbe fatto se la errore è stato risolto). Il ciclo per q 1: n dovrebbe leggere per q 1: p. Il tuo codice sembra OK, a parte questi problemi. : StackOverflow 2005-06-01 stima AIC criteri BIC dal dato segnale supponiamo di seguendo modeldsp. stackexchangequestions15326can-qualcuno-show-la-dettagli-di-how da applicare-AIC-per-sinusoidali-modelli-to-specifwhere Epsilon è rumore bianco, ho provato dopo CodeFunction aicmatrix, bicmatrixARMAmodel (y, n) n eventuale ordine di ogni zeri modello logl (n, n) Inizializza zeri PQ (n, n) per p 1: n per q 1: n Arima mod ( p, 0, p) in forma, logl stima (mod, y, stampa, false) logl (p, q) logl PQ (p, q) end end pq logl rimodellare (logl, nn, 1) PQ rimodellare (PQ, nn , 1) aic1, bic1 aicbic (logl, PQ1, la lunghezza (y)) aicmatrixreshape (aic1, n, n) bicmatrixreshape (bic1, n, n) fine, ma quando mi sono imbattuto in seguito commandaicmatric, bicmatrixARMAmodel (B, 100) ho ottenuto resultError utilizzando arimavalidateModel (linea 1314) Il polinomio media mobile non stagionale non è invertibile. Errore nella arimasetLagOp (linea 391) Mdl validateModel (MDL) Error in arimaestimate (linea 1183) Mdl setLagOp (Mdl, MA. LagOp (1 coefficienti (IMA), GAL, 0 LagsMA)) Errore in ARMAmodel (linea 9) in forma, logl stima (mod, y, stampa, false) non vuol dire che questo segnale non è stationarywhat è un problema legato alla mia codeplease aiutarmi: stackoverflowquestionstaggedmatlab: stackoverflowquestionstaggedsignals: stackoverflowquestionstaggedsignal-lavorazione: stackoverflowquestionstaggedautoregressive modelli Penso che questo non è corretto: Arima mod (p , 0, p) penso che dovrebbe essere Arima mod (p, 0, q) Inoltre, voi non vuole veramente la parte mA del sistema di avere un ordine superiore rispetto alla parte AR (che è ciò che il vostro anello avrebbe fatto se la errore è stato risolto). Il ciclo per q 1: n dovrebbe leggere per q 1: p. Il tuo codice sembra OK, a parte questi problemi. : StackOverflow 2005-06-01 AIC. valori BIC di ARIMA con coefficienti limitato in R Diversi modi di specificare il modello stesso AR (o MA) da stimare per funzione Arima () nella confezione del tempo a valori di rendimento R diversi BIC (informazioni Bayesiano criterio). Perché questo happenConsider due modelli: (1) AR (1) (2) AR (2) con il coefficiente AR2 limitato a carta zeroOn, il modello a due sono gli stessi. Tuttavia, la loro stima potrebbe differire (). Non so perché producono stime pari dei coefficienti, valori uguali log-verosimiglianza e valori uguali AIC - ma diversi valori BIC. Poiché i valori BIC differiscono mentre verosimiglianze sono uguali e valori AIC sono uguali, il numero di osservazioni utilizzate nella stima deve essere diverso tra i due modelli. Tuttavia, la differenza implicita nel numero di osservazioni non 1 o 2 ma molto more. Is ciò è giustificato, o è un bug. Mi chiedo quale sia la differenza e come BIC è calcolato in caso (2). Vorrei essere in grado di riprodurre i risultati, quindi ho bisogno di capire come funzionano le cose here. Below fornisco un esempio riproducibile. Dopo aver eseguito in R, guardare il BIC stampata, e anche AICC, valori - sono differenti tra il models. library (previsione) T1000 seed1 model1arima set. seed (seme) xrnorm (T) (x, orderc (1, 0,0), methodquotCSS-MLquot, transform. parsFALSE) model2arima (x, orderc (2,0,0), fixedc (NA, 0, NA), methodquotCSS-MLquot, transform. parsFALSE) stampa (model1) stampa (model2 ) Lo stesso vale per i modelli mA (q) AR (p) e, che io non discuto esplicitamente di tenerlo simple. Would bello se qualcuno potrebbe spiegare il motivo per cui questo accade. Grazie: stackoverflowquestionstaggedr: stackoverflowquestionstaggedtime serie Il calcolo di AICC e BIC è fatto all'interno della previsione. Funzione print. Arima, AIC viene restituito da Arima (). Se si guarda il codice per previsione. print. Arima si vedrà il seguente: npar lunghezza lt - (xcoef) 1 NSTAR lt - lunghezza (xresiduals) - xarma6 - xarma7 xarma5 bic lt - xaic npar (log (NSTAR) - 2) AICC lt - xaic 2 npar (NSTAR (NSTAR - npar - 1) - 1) Si noti che npar non tiene conto dei coefficienti non stimato (cioè quelli limitati a valori specificati). Si presuppone che tutti i coefficienti di xcoef sono stati stimati. Sarebbe possibile correggere questo usando lunghezza lt - npar (xcoefxmask) 1 Ive fissato la versione del pacchetto, così la versione CRAN verrà aggiornata alla prossima release. : StackOverflow 2005-06-01 AIC. valori BIC di ARIMA con coefficienti limitato in R Diversi modi di specificare il modello stesso AR (o MA) da stimare per funzione Arima () nella confezione del tempo a valori di rendimento R diversi BIC (informazioni Bayesiano criterio). Perché questo happenConsider due modelli: (1) AR (1) (2) AR (2) con il coefficiente AR2 limitato a carta zeroOn, il modello a due sono gli stessi. Tuttavia, la loro stima potrebbe differire (). Non so perché producono stime pari dei coefficienti, valori uguali log-verosimiglianza e valori uguali AIC - ma diversi valori BIC. Poiché i valori BIC differiscono mentre verosimiglianze sono uguali e valori AIC sono uguali, il numero di osservazioni utilizzate nella stima deve essere diverso tra i due modelli. Tuttavia, la differenza implicita nel numero di osservazioni non 1 o 2 ma molto more. Is ciò è giustificato, o è un bug. Mi chiedo quale sia la differenza e come BIC è calcolato in caso (2). Vorrei essere in grado di riprodurre i risultati, quindi ho bisogno di capire come funzionano le cose here. Below fornisco un esempio riproducibile. Dopo aver eseguito in R, guardare il BIC stampata, e anche AICC, valori - sono differenti tra il models. library (previsione) T1000 seed1 model1arima set. seed (seme) xrnorm (T) (x, orderc (1, 0,0), methodquotCSS-MLquot, transform. parsFALSE) model2arima (x, orderc (2,0,0), fixedc (NA, 0, NA), methodquotCSS-MLquot, transform. parsFALSE) stampa (model1) stampa (model2 ) Lo stesso vale per i modelli mA (q) AR (p) e, che io non discuto esplicitamente di tenerlo simple. Would bello se qualcuno potrebbe spiegare il motivo per cui questo accade. Grazie: stackoverflowquestionstaggedr: stackoverflowquestionstaggedtime serie Il calcolo di AICC e BIC è fatto all'interno della previsione. Funzione print. Arima, AIC viene restituito da Arima (). Se si guarda il codice per previsione. print. Arima si vedrà il seguente: npar lunghezza lt - (xcoef) 1 NSTAR lt - lunghezza (xresiduals) - xarma6 - xarma7 xarma5 bic lt - xaic npar (log (NSTAR) - 2) AICC lt - xaic 2 npar (NSTAR (NSTAR - npar - 1) - 1) Si noti che npar non tiene conto dei coefficienti non stimato (cioè quelli limitati a valori specificati). Si presuppone che tutti i coefficienti di xcoef sono stati stimati. Sarebbe possibile correggere questo usando lunghezza lt - npar (xcoefxmask) 1 Ive fissato la versione del pacchetto, così la versione CRAN verrà aggiornata alla prossima release. : StackOverflow 2005-06-01