Perguntas com a marcação «moving-average»

Você pode dar alguns exemplos reais de séries temporais para os quais um processo de média móvel da ordem , ou seja, y t = q ∑ i = 1 θ i ε t - i + ε t , onde ε t ∼ N ( 0 , σ 2 …

54 time-series  arima  interpretation  moving-average 

Quando leio "média móvel" em relação a uma série temporal, penso em algo como , ou talvez um valor média como . (Eu percebo que esses são realmente modelos AR (3), mas é para isso que meu cérebro pula.) Por que os modelos MA (q) são fórmulas de termos de …

43 time-series  arima  terminology  moving-average 

Entendo que, se um processo depende de valores anteriores, ele é um processo de recuperação garantida. Se depender de erros anteriores, é um processo de MA. Quando ocorreria uma dessas duas situações? Alguém tem um exemplo sólido que ilumine a questão subjacente a respeito do que significa para um processo …

21 time-series  autoregressive  moving-average 

Estou tendo problemas para entender por que nos importamos se um processo de MA é invertível ou não. Corrija-me se estiver errado, mas posso entender por que nos importamos se um processo de RA é causal ou não, ou seja, se podemos "reescrevê-lo", por assim dizer, como a soma de …

14 time-series  mathematical-statistics  autoregressive  moving-average 

Faz mais de 2 anos que trabalho em diferentes séries temporais. Li em muitos artigos que o ACF é usado para identificar a ordem do termo MA e o PACF para AR. Existe uma regra geral de que, para a MA, o atraso em que o ACF é desligado repentinamente …

12 time-series  arima  autoregressive  moving-average 

A questão é baseada no artigo intitulado: Reconstrução de imagens em tomografia óptica difusa usando o modelo de transporte-difusão radiativa acoplada Link para Download Os autores aplicam EM algoritmo com l1l1l_1 sparsity regularização de um vector desconhecida μμ\mu para estimar os pixels de uma imagem. O modelo é dado por …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  expectation-maximization  moving-average 

Atualização (25-06-2019): alterar o título de "Os modelos MA não invertíveis fazem sentido?" para distingui-lo da pergunta 333802 . Ao revisar os modelos MA ( ), me deparei com esses slides (Alonso e Garcia-Martos, 2012). Os autores afirmam que, embora todos os processos de MA sejam estacionários, se não forem …

8 time-series  moving-average 

Um processo ARMA (p, q) é fracamente estacionário, se a raiz de sua parte AR não estiver no círculo unitário. Portanto, sua fraca estacionariedade não depende de sua parte da MA. Mas o que as posições das raízes de sua parte MA significam? Nos testes de raiz unitária do ARIMA, …

8 time-series  unit-root  moving-average 

O processo AR (1) é Xt=ϕXt−1+εtXt=ϕXt−1+εt X_t = \phi X_{t-1} + \varepsilon_t se usarmos essa fórmula recursivamente, obteremos Xt=ϕ(ϕXt−2+εt−1)+εt=ϕ2Xt−2+ϕεt−1+εt=⋯=ϕkXt−k+∑j=0kϕjεt−jXt=ϕ(ϕXt−2+εt−1)+εt=ϕ2Xt−2+ϕεt−1+εt=⋯=ϕkXt−k+∑j=0kϕjεt−j X_t = \phi(\phi X_{t-2} + \varepsilon_{t-1}) + \varepsilon_t = \phi^2X_{t-2} + \phi\varepsilon_{t-1} + \varepsilon_t = \cdots = \phi^k X_{t-k} + \sum_{j=0}^k \phi^j\varepsilon_{t-j} Se deixarmos k→∞k→∞k\to\infty , obteremos Xt=limk→∞(ϕkXt−k+∑j=0kϕjεt−j)=limk→∞(ϕkXt−k)+∑j=0∞ϕjεt−jXt=limk→∞(ϕkXt−k+∑j=0kϕjεt−j)=limk→∞(ϕkXt−k)+∑j=0∞ϕjεt−j X_t = \lim_{k\to\infty}(\phi^k …

7 time-series  mathematical-statistics  autoregressive  moving-average 

O parâmetro alfa de uma média móvel exponencial define a suavização que a média aplica a uma série temporal. De maneira semelhante, o tamanho da janela de uma janela em movimento também define a suavização. Existe alguma maneira de ajustar o parâmetro alfa, de modo que a suavização seja aproximadamente …

7 exponential-smoothing  moving-average  calibration  moving-window