อัต เคลื่อนไหว เฉลี่ย Matlab

การจำลองแบบเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยแบบอัตถดถอย (ลำดับแรก) การสาธิตถูกตั้งค่าให้มีการใช้ชุดจุดสุ่มแบบเดียวกับที่ไม่ว่าค่าคงที่และค่าที่แตกต่างกันอย่างไร อย่างไรก็ตามเมื่อกดปุ่ม quotrandomizequot จะมีการสร้างและใช้ชุดแบบสุ่มใหม่ การรักษาแบบสุ่มให้เหมือนกันช่วยให้ผู้ใช้สามารถมองเห็นผลกระทบของชุดค่าผสม ARMA ได้อย่างแม่นยำ ค่าคงที่ถูก จำกัด ไว้ที่ (-1,1) เนื่องจากความแตกต่างของผลลัพธ์ของชุด ARMA เมื่อ การสาธิตคือขั้นตอนการสั่งซื้อครั้งแรกเท่านั้น คำศัพท์ AR เพิ่มเติมจะช่วยให้สามารถสร้างชุดที่ซับซ้อนขึ้นได้ในขณะที่ข้อกำหนดเพิ่มเติมของ MA จะช่วยเพิ่มการปรับให้เรียบ สำหรับรายละเอียดของกระบวนการ ARMA ดูตัวอย่างเช่น G. Box, G. M. Jenkins และ G. Reinsel, Time Series Analysis: Forecasting and Control 3rd ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1994. LINKSDocumentation ที่เกี่ยวข้องคือค่าเฉลี่ยที่ไม่มีเงื่อนไขของกระบวนการและ x03C8 (L) คือสัมประสิทธิ์ของโพรเซสเซียลโอเปอเรเตอร์ที่ล่าช้าที่มีเหตุผล, อนันต์, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x 2026) หมายเหตุ: คุณสมบัติ Constant ของออบเจกต์ arima model สอดคล้องกับ c และไม่ใช่ค่าเฉลี่ยที่ไม่มีเงื่อนไข 956 การสลายตัวของ Wolds 1. สมการ 5-12 สอดคล้องกับกระบวนการ stochastic stationary ให้สัมประสิทธิ์ x03C8 i เป็นตัวสรุปได้อย่างชัดเจน เป็นกรณีนี้เมื่อพหุนาม AR, x03D5 (L) มีเสถียรภาพ หมายถึงรากทั้งหมดของมันอยู่นอกวงกลมหน่วย นอกจากนี้กระบวนการนี้เป็นสาเหตุที่ทำให้พหุนามของแมสซาชูเซตส์ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ หมายถึงรากทั้งหมดของมันอยู่นอกวงกลมหน่วย Econometrics Toolbox ใช้เสถียรภาพและความไม่แน่นอนของกระบวนการ ARMA เมื่อคุณระบุรูปแบบ ARMA โดยใช้ arima คุณจะได้รับข้อผิดพลาดถ้าคุณป้อนค่าสัมประสิทธิ์ที่ไม่สอดคล้องกับชื่อพหุนาม MA multium หรือ invertible ที่มีเสถียรภาพ ในทำนองเดียวกันการประมาณกำหนดข้อ จำกัด ในการเขียนโปรแกรมและข้อ จำกัด ในการหลีกเลี่ยงได้ระหว่างการประมาณค่า เอกสารอ้างอิง 1 Wold, H. การศึกษาในการวิเคราะห์ชุดเวลาแบบคงที่ Uppsala, Sweden: Almqvist amp Wiksell, 1938. เลือก CountryDocumentation ของคุณคือค่าเฉลี่ยที่ไม่มีเงื่อนไขของกระบวนการนี้และ x03C8 (L) เป็นพหุนามที่มีสมรรถนะล่าช้าที่มีเหตุผล, อนันต์, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x 2026) หมายเหตุ: คุณสมบัติ Constant ของออบเจกต์ arima model สอดคล้องกับ c และไม่ใช่ค่าเฉลี่ยที่ไม่มีเงื่อนไข 956 การสลายตัวของ Wolds 1. สมการ 5-12 สอดคล้องกับกระบวนการ stochastic stationary ให้สัมประสิทธิ์ x03C8 i เป็นตัวสรุปได้อย่างชัดเจน เป็นกรณีนี้เมื่อพหุนาม AR, x03D5 (L) มีเสถียรภาพ หมายถึงรากทั้งหมดของมันอยู่นอกวงกลมหน่วย นอกจากนี้กระบวนการนี้เป็นสาเหตุที่ทำให้พหุนามของแมสซาชูเซตส์ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ หมายถึงรากทั้งหมดของมันอยู่นอกวงกลมหน่วย Econometrics Toolbox ใช้เสถียรภาพและความไม่แน่นอนของกระบวนการ ARMA เมื่อคุณระบุรูปแบบ ARMA โดยใช้ arima คุณจะได้รับข้อผิดพลาดถ้าคุณป้อนค่าสัมประสิทธิ์ที่ไม่สอดคล้องกับชื่อพหุนาม MA multium หรือ invertible ที่มีเสถียรภาพ ในทำนองเดียวกันการประมาณกำหนดข้อ จำกัด ในการเขียนโปรแกรมและข้อ จำกัด ในการหลีกเลี่ยงได้ระหว่างการประมาณค่า เอกสารอ้างอิง 1 Wold, H. การศึกษาในการวิเคราะห์ชุดเวลาแบบคงที่ Uppsala, Sweden: Almqvist amp Wiksell, 1938. เลือก CountryDocumentation ของคุณคือค่าเฉลี่ยที่ไม่มีเงื่อนไขของกระบวนการนี้และ x03C8 (L) เป็นพหุนามที่มีสมรรถนะล่าช้าที่มีเหตุผล, อนันต์, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x 2026) หมายเหตุ: คุณสมบัติ Constant ของออบเจกต์ arima model สอดคล้องกับ c และไม่ใช่ค่าเฉลี่ยที่ไม่มีเงื่อนไข 956 การสลายตัวของ Wolds 1. สมการ 5-12 สอดคล้องกับกระบวนการ stochastic stationary ให้สัมประสิทธิ์ x03C8 i เป็นตัวสรุปได้อย่างชัดเจน เป็นกรณีนี้เมื่อพหุนาม AR, x03D5 (L) มีเสถียรภาพ หมายถึงรากทั้งหมดของมันอยู่นอกวงกลมหน่วย นอกจากนี้กระบวนการนี้เป็นสาเหตุที่ทำให้พหุนามของแมสซาชูเซตส์ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ หมายถึงรากทั้งหมดของมันอยู่นอกวงกลมหน่วย Econometrics Toolbox ใช้เสถียรภาพและความไม่แน่นอนของกระบวนการ ARMA เมื่อคุณระบุรูปแบบ ARMA โดยใช้ arima คุณจะได้รับข้อผิดพลาดถ้าคุณป้อนค่าสัมประสิทธิ์ที่ไม่สอดคล้องกับชื่อพหุนาม MA multium หรือ invertible ที่มีเสถียรภาพ ในทำนองเดียวกันการประมาณกำหนดข้อ จำกัด ในการเขียนโปรแกรมและข้อ จำกัด ในการหลีกเลี่ยงได้ระหว่างการประมาณค่า เอกสารอ้างอิง 1 Wold, H. การศึกษาในการวิเคราะห์ชุดเวลาแบบคงที่ Uppsala, สวีเดน: Almqvist amp Wiksell, 1938. เลือกประเทศของคุณ