Esta es una pregunta básica sobre los modelos MA de Box-Jenkins. Según entiendo, un modelo MA es básicamente una regresión lineal de series de tiempo los valores de YYY contra términos de error anterior et,...,et−net,...,et−ne_t,..., e_{t-n} . Es decir, la observación YYY es retrocedido primero...
Estoy tratando de entender cómo se estiman los parámetros en el modelado ARIMA / Box Jenkins (BJ). Desafortunadamente, ninguno de los libros que he encontrado describe el procedimiento de estimación como el procedimiento de estimación de probabilidad de registro en detalle. Encontré el sitio web /...
El procedimiento de selección del modelo de Box-Jenkins en el análisis de series de tiempo comienza observando las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial de la serie. Estas gráficas pueden sugerir la y q apropiadas en un modelo ARMA ( p , q ) . El procedimiento continúa solicitando...
¿Qué relación y diferencia hay entre series de tiempo y regresión? Para modelos y supuestos , ¿es correcto que los modelos de regresión asuman independencia entre las variables de salida para diferentes valores de la variable de entrada, mientras que el modelo de serie temporal no lo hace? ¿Cuáles...
Soy bastante nuevo en estadísticas y R. Me gustaría conocer el proceso para determinar los parámetros ARIMA para mi conjunto de datos. ¿Puedes ayudarme a descubrir lo mismo usando R y teóricamente (si es posible)? Los datos van del 12 de enero al 14 de marzo y muestran las ventas mensuales. Aquí...
La página de Wikipedia dice que Box-Jenkins es un método para ajustar un modelo ARIMA a una serie temporal. Ahora, si quiero ajustar un modelo ARIMA a una serie temporal, abriré SAS, llamaré proc ARIMA, proporcionaré los parámetros y SAS me dará los coeficientes AR y MA. Ahora, puedo probar...
¿La función de autocorrelación tiene algún significado con una serie de tiempo no estacionaria? Por lo general, se supone que las series temporales son estacionarias antes de utilizar la autocorrelación para fines de modelado de Box y