Бокс для моделей - ARIMA Википедия

ARIMA англ. Является расширением моделей ARMA для нестационарных временных рядов, которые можно сделать стационарными взятием разностей некоторого порядка от исходного временного ряда так называемые интегрированные или разностно-стационарные временные ряды. ARIMA-модели позволяют моделировать интегрированные или разностно-стационарные временные ряды DS-ряды , diference stationary. Подход ARIMA к временным рядам заключается в том, что в первую очередь оценивается стационарность ряда.

Чучуева И.А. Модель прогнозирования временных рядов...

Критерий Льюнга-Бокса — это статистический критерий для выявления автокоррелированности временных рядов. Вместо тестирования на случайность каждого отдельного коэффициента, он проверяет отличие от нуля сразу нескольких коэффициентов автокорреляции. Критерий Льюнга-Бокса основан на статистике Бокса-Пирса , он имеет такое же асимптотическое распределение, но его распределение ближе к для конечных выборок.

Модель авторегрессии скользящего среднего и систематический подход к её построению был предложен в х годах Джорджем Боксом и Гвилимом Дженкинсом. Она предназначена для анализа стационарных временных рядов на основе оценки линейной зависимости прогнозируемых значений от исторических. Для использования модели временной ряд должен быть стационарным , то есть его среднее и дисперсия должны быть постоянны. Модель Бокса-Дженкинса предполагает, что временной ряд содержит три составляющие: авторегресионную, интегрированную и скользящее среднее , которые в модели обозначены p , d и q соответственно:. Авторегрессия — это составляющая модели временного ряда, в которой его прогнозируемое значение может быть выражено в виде линейной комбинации исторических значений этого же ряда и случайной ошибки.

Тест Льюнг — Бокс назван в честь Греты М. Люнг и Джордж EP Box является типом статистической проверки того, отлична ли какая-либо из группы автокорреляций в временном ряду от нуля. Вместо проверки случайности при каждом отдельном лаге, он проверяет «общую» случайность на основе количества лагов, и поэтому является тестом Портманто. Бокса и Дэвида А. Фактически, статистика теста Льюнга-Бокса была подробно описана в статье, которая привела к использованию статистики Бокса-Пирса и от которой эта статистика получила свое название. Статистика теста Бокса-Пирса - это упрощенная версия статистики Люнга — Бокса, для которой последующие исследования моделирования показали низкую эффективность.

Похожие статьи

• Вязание спицами модели детские шапочки - Вязаные шапки Вязание крючком и спицами, модели и
• Все модели вязанных свитеров - Кофты, Свитера, Кардиганы, Пуловеры
• Вязание палантин спицы схемы - Вязание спицами. Схемы вязания, модели и узоры спицами
• Самоделки котлы видео