faa1947 : 유딘을 바라보았다. 감동하지 않습니다. 지도 시간. EViews 또는 STATISTICS의 작은 부분. 프로그램의 디버깅을 알 수 없습니다. 가장 맛있는 조각이 누락되었습니다. 첫 번째 교과서처럼. 그러나 산업적으로 적용할 수 있는 것은 없습니다.
나는 인상을 위해 이 교재를 구입하지 않았다. 내가 해결해야 하는 응용 작업의 경우 여기에 설명된 프로그램은 지붕 위에 있습니다. 기능을 많이 사용하지 않습니다. 그루터기는 교과서에 모든 경우에 대한 예가 없다는 것이 분명하지만 기본을 이해한 다음 스스로 이해하기 위한 것입니다.
소프트웨어 디버깅에 관해서는 약간의 버그가 있지만 양과 품질면에서 IMHO는 독점 아날로그 소프트폰을 넘어서지 않습니다.
나는 인상을 위해 이 교재를 구입하지 않았다. 내가 해결해야 하는 응용 작업의 경우 여기에 설명된 프로그램은 지붕 위에 있습니다. 기능을 많이 사용하지 않습니다. 그루터기는 교과서에 모든 경우에 대한 예가 없다는 것이 분명하지만 기본을 이해한 다음 스스로 이해하기 위한 것입니다.
소프트웨어 디버깅에 관해서는 약간의 버그가 있지만 양과 품질면에서 IMHO는 독점 아날로그 소프트폰을 넘어서지 않습니다.
엑셀에 많이 있는 것 같아요.
그건 그렇고, 나는 단위 루트에 대한 테스트를 보지 못했습니다.
귀하의 게시물에 답변할 때만 TS(NS 포함)의 순방향 테스트가 kotir가 정지된 경우에만 의미가 있다는 것을 깨달았습니다. 먼저 단위 루트 테스트를 수행한 다음 순방향 테스트를 수행합니다.
Mathemat : 예, 계량 경제학에서 "메모리"라는 용어는 일반적으로 "AKF"라는 용어로 완전히 대체됩니다. 아주 멋진.
필요 없음. 나는 우화를 인용하지 않을 것이다.
일부 확장 기능이 있는 Box 및 Jenkins에 대해서만 논의합니다. 그들의 ACF는 매우 중요한 역할을 합니다. 나는 어느 것을 표시했다.
우리가 가지의 가치에 대해 이야기한다면.
테스트 결과 해석 및 테스트 전달 시 주의사항에 대해 여러 번 포스팅한 적이 있습니다. 오늘에서야 Reshetov에 대한 답변에서 한 가지 매우 중요한 생각을 깨달았습니다. 나머지 = kotir - TS가 고정된 경우에만 테스트 및 순방향 테스트를 신뢰할 수 있습니다! 즉, 단위 루트 테스트를 통과합니다. 이 나머지가 고정적이지 않으면 테스트를 전혀 신뢰할 수 없으며 순방향 테스트도 도움이 되지 않습니다. 그러한 결론을 위해 지점을 시작할 수 있었던 것 같습니다. 여기에 Box와 Jenkins가 있습니다.
유딘을 바라보았다. 감동하지 않습니다. 지도 시간. EViews 또는 STATISTICS의 작은 부분. 프로그램의 디버깅을 알 수 없습니다. 가장 맛있는 조각이 누락되었습니다. 첫 번째 교과서처럼. 그러나 산업적으로 적용할 수 있는 것은 없습니다.
나는 인상을 위해 이 교재를 구입하지 않았다. 내가 해결해야 하는 응용 작업의 경우 여기에 설명된 프로그램은 지붕 위에 있습니다. 기능을 많이 사용하지 않습니다. 그루터기는 교과서에 모든 경우에 대한 예가 없다는 것이 분명하지만 기본을 이해한 다음 스스로 이해하기 위한 것입니다.
소프트웨어 디버깅에 관해서는 약간의 버그가 있지만 양과 품질면에서 IMHO는 독점 아날로그 소프트폰을 넘어서지 않습니다.
ARPSS 형식의 AARSS 모델 확장이 있습니다. 여기서 P는 통합 모델입니다. 여기에 도착이라고 하는 것이 있습니다. 통합은 차별화를 의미합니다! 저것들. kotir의 이웃 막대의 차이를 가져 가라!
이 경우 "P"는 "이론 읽기"를 의미합니다.
"정렬 급수 w[t]=(1-L)^d*y[t]에 누적합 d번 연산을 적용한 결과이므로 급수 y[t]를 적분이라고 합니다." // http://quantile.ru/ 01/01-AT.pdf 섹션 3.4 "ARIMA 프로세스 예측"
(3) TA에 대한 완전히 새로운 결과: 지표의 계수는 랜덤 변수입니다. 최소한 하나의 결론: 현재 견적에 대한 계수 적응이 없는 지표는 의미가 없습니다.
모델을 만들 때 프로세스를 생성하는 모델의 계수가 일정하다고 암묵적으로 가정하는 것을 잊었습니다. 하지만 그때부터 당신은 그것들을 모릅니다 - 당신은 프로세스의 관찰된 구현을 기반으로 이러한 계수의 추정에 의존합니다. 그리고 이 경우 추정치는 확률 변수입니다.
프로세스를 생성하는 모델의 계수가 확률 변수라고 생각하면 다른 모델이나 적절한 매개변수 추정 방법을 사용해야 합니다.
따라서 귀하의 결론은 완전히 잘못되었습니다.
나는 인상을 위해 이 교재를 구입하지 않았다. 내가 해결해야 하는 응용 작업의 경우 여기에 설명된 프로그램은 지붕 위에 있습니다. 기능을 많이 사용하지 않습니다. 그루터기는 교과서에 모든 경우에 대한 예가 없다는 것이 분명하지만 기본을 이해한 다음 스스로 이해하기 위한 것입니다.
소프트웨어 디버깅에 관해서는 약간의 버그가 있지만 양과 품질면에서 IMHO는 독점 아날로그 소프트폰을 넘어서지 않습니다.
엑셀에 많이 있는 것 같아요.
그건 그렇고, 나는 단위 루트에 대한 테스트를 보지 못했습니다.
귀하의 게시물에 답변할 때만 TS(NS 포함)의 순방향 테스트가 kotir가 정지된 경우에만 의미가 있다는 것을 깨달았습니다. 먼저 단위 루트 테스트를 수행한 다음 순방향 테스트를 수행합니다.
단어를 이해하지 못했습니다 =)
그리고 과거의 사건에 대한 모든 것이 러시아어로되어 있기 때문에 부끄러운 일이 아닙니다.
이 경우 "P"는 "이론 읽기"를 의미합니다.
"정렬 급수 w[t]=(1-L)^d*y[t]에 누적합 d번 연산을 적용한 결과이므로 급수 y[t]를 적분이라고 합니다." // http://quantile.ru/ 01/01-AT.pdf 섹션 3.4 "ARIMA 프로세스 예측"
모델을 만들 때 프로세스를 생성하는 모델의 계수가 일정하다고 암묵적으로 가정하는 것을 잊었습니다. 하지만 그때부터 당신은 그것들을 모릅니다 - 당신은 프로세스의 관찰된 구현을 기반으로 이러한 계수의 추정에 의존합니다. 그리고 이 경우 추정치는 확률 변수입니다.
프로세스를 생성하는 모델의 계수가 확률변수라고 생각되면 다른 모델이나 적절한 매개변수 추정 방법을 사용해야 합니다.
따라서 귀하의 결론은 완전히 잘못되었습니다.
Bah, 동료, 당신은 전에 어디에 있었습니까? 가입하다.
프로세스를 생성하는 모델의 계수가 확률변수라고 생각되면 다른 모델이나 적절한 매개변수 추정 방법을 사용해야 합니다.
따라서 귀하의 결론은 완전히 잘못되었습니다.
엄밀히 말하면 당신 말이 맞습니다.
그러나 나는 우리가 평가의 결과로 보는 그 계수가 상수가 아니라 특정 간격 내에 있는 추정치라는 아이디어를 추진하고 있습니다. 계수에 대한 표의 다음 열에 주의를 기울여야 합니다.
비정상성과 메모리를 식별하는 방법을 이해하지 못합니다.
당연히 아니지. 완전히 다른 개념이며 별개의 것으로 간주되지만 동일한 접근 방식 내에 있습니다.
비정상은 단위근 테스트에 의해 결정됩니다.
고전 작품에서 "기억"의 개념은 그렇지 않습니다. 그러나 ACF와 CHAKF의 개념은 널리 사용됩니다. 이러한 그래프의 형태로 ARIMA 모델의 차수를 결정할 것을 제안한다. 그러나 더 쉽게 할 수 있습니다. 열거를 통해 최소 모델을 선택하십시오.
예, 계량 경제학에서 "메모리"라는 용어는 일반적으로 "AKF"라는 용어로 완전히 대체됩니다. 아주 멋진.
필요 없음. 나는 우화를 인용하지 않을 것이다.
일부 확장 기능이 있는 Box 및 Jenkins에 대해서만 논의합니다. 그들의 ACF는 매우 중요한 역할을 합니다. 나는 어느 것을 표시했다.
우리가 가지의 가치에 대해 이야기한다면.
테스트 결과 해석 및 테스트 전달 시 주의사항에 대해 여러 번 포스팅한 적이 있습니다. 오늘에서야 Reshetov에 대한 답변에서 한 가지 매우 중요한 생각을 깨달았습니다. 나머지 = kotir - TS가 고정된 경우에만 테스트 및 순방향 테스트를 신뢰할 수 있습니다! 즉, 단위 루트 테스트를 통과합니다. 이 나머지가 고정적이지 않으면 테스트를 전혀 신뢰할 수 없으며 순방향 테스트도 도움이 되지 않습니다. 그러한 결론을 위해 지점을 시작할 수 있었던 것 같습니다. 여기에 Box와 Jenkins가 있습니다.