Далее в этой главе мы объясним, как определять степень автокорреляции временных рядов, используя коэффициент автокорреляции и частный коэффициент автокорреляции. [c.321]
Частный коэффициент автокорреляции (РАС), лежащий в основе частной функции автокорреляции (PAF), измеряет связь между текущим значением переменной X, и последующими значе- [c.330]
Частный коэффициент автокорреляции используется для определения степени автокорреляции внутри временного ряда. Например, ряд, обозначенный АК(/я), показывает, что последний статистически значимый частный коэффициент автокорреляции рассчитан с лагом т. Таким образом, в ряде AR(2) текущее значение переменной обладает значимой корреляцией только со значениями, отстоящими на 1 и 2 временных лага назад. В ряде AR(4) значимыми будут частные коэффициенты автокорреляции с лагами от одного до четырех периодов, но коэффициенты с более высокими лагами не будут значимо отличаться от нуля. [c.331]
В динамическом процессе АК(/и) частные коэффициенты автокорреляции значимо отличаются от нуля для временных лагов от 1 до т и затем резко падают до нуля для интервалов т + 1 и больше. [c.331]
Зная повеление коэффициента автокорреляции и частного коэффициента автокорреляции, можно попытаться определить, содержит ли ряд элемент скользящей средней. Если ряд скорее МА чем AR, то автокорреляция не будет показывать порядок МА-процесса. Хотя, если значение частных коэффициентов автокорреляции падает по экспоненте, а не опускается резко до нуля, то можно предположить, что ряд содержит процесс скользящей средней, а не AR. [c.331]
Объясните, как используются коэффициент автокорреляции и частный коэффициент автокорреляции при анализе структуры временного ряда. [c.364]
Для определения частного коэффициента корреляции 1-го порядка гчаст(2) = ro2.i между членами ряда у, и у,+2 при исключении влияния у,+] вначале найдем (по аналогии с предыдущим) коэффициент автокорреляции К 1,2) между членами ряда у,+ и yt+2- r (1 2)=0,825, а затем вычислим гчаст (2) по формуле (6.6) [c.139]
Поскольку после четырех лагов (за исключением 2-го) коэффициенты автокорреляции и частной автокорреляции невелики, мы делаем вывод, что метод AR(4) подходит для этого ряда. Мы делаем прогноз для второй половины набора данных, исходя из четырех предыдущих значений х. Квадратный корень из среднеквадратичной ошибки (RMSE) прогноза равен 0.3642. [c.90]