Autoregressive bergerak purata

Purata bergerak bersepadu autoregressive, atau Arima, adalah model analisis statistik yang menggunakan data siri masa sama ada lebih memahami set data atau untuk meramalkan trend masa depan. Model statistik adalah autoregressive jika ia meramalkan nilai masa depan berdasarkan nilai masa lalu.

1. Apa model ARMA digunakan untuk?
2. Apakah perbezaan antara purata bergerak dan autoregressive?
3. Apakah perbezaan antara AR dan Arma?
4. APA ARMA dalam Peramalan?

Apa model ARMA digunakan untuk?

Model AR, MA, ARMA, dan Arima digunakan untuk meramalkan pemerhatian di (t+1) berdasarkan data sejarah bintik -bintik masa sebelumnya yang direkodkan untuk pemerhatian yang sama. Walau bagaimanapun, adalah perlu untuk memastikan bahawa siri masa tidak bergerak ke atas data sejarah pemerhatian lebih masa.

Apakah perbezaan antara purata bergerak dan autoregressive?

Model purata bergerak serupa dengan model autoregressive, kecuali bahawa bukannya gabungan linear nilai siri masa lalu, ia adalah gabungan linear dari istilah bunyi putih yang lalu.

Apakah perbezaan antara AR dan Arma?

Arma adalah gabungan model AR dan MA. Model ARMA merangkumi kedua -dua aspek AR dan MA. Model ARMA meramalkan nilai masa depan berdasarkan nilai dan kesilapan sebelumnya. Oleh itu Arma mempunyai prestasi yang lebih baik daripada model AR dan MA sahaja.

APA ARMA dalam Peramalan?

ARMA adalah model ramalan di mana kaedah analisis autoregression (AR) dan purata bergerak (MA) kedua-duanya digunakan untuk data siri masa yang berkelakuan baik. Di Arma diandaikan bahawa siri masa tidak bergerak dan apabila ia berubah -ubah, ia begitu seragam di sekitar masa tertentu.