Задайте модель регрессии по умолчанию с ошибками ARIMA

Этот пример показывает, как задать модель регрессии по умолчанию с ошибками ARIMA краткий ARIMA ( $p$ , $D$ , $q$ ) обозначение, соответствующее следующему уравнению:

$\begin{array}{c} y_{t} = c + u_{t} \\ (1 - ϕ_{1} L - ϕ_{2} L^{2} - ϕ_{3} L^{3}) {(1 - L)}^{D} u_{t} = (1 + θ_{1} L + θ_{2} L^{2}) ε_{t} . \end{array}$

Задайте модель регрессии с ARIMA (3,1,2) ошибки.

Mdl = regARIMA(3,1,2)

Mdl = 
  regARIMA with properties:

     Description: "ARIMA(3,1,2) Error Model (Gaussian Distribution)"
    Distribution: Name = "Gaussian"
       Intercept: NaN
            Beta: [1×0]
               P: 4
               D: 1
               Q: 2
              AR: {NaN NaN NaN} at lags [1 2 3]
             SAR: {}
              MA: {NaN NaN} at lags [1 2]
             SMA: {}
        Variance: NaN

Образцовая спецификация для Mdl появляется в Командном окне. По умолчанию, наборы regARIMA:

Авторегрессивное (AR) значения параметров к NaN в задержках [1 2 3]
Скользящее среднее значение (MA) значения параметров к NaN в задержках [1 2]
Отклонение (Variance) инновационного процесса, $ε_{t}$ , к NaN
Распределение (Distribution) $ε_{t}$ к Gaussian
Модель регрессии прерывает к NaN

Нет никакого компонента регрессии (Beta) по умолчанию.

The property:

P = p + D, который представляет количество преддемонстрационных наблюдений, что программное обеспечение требует, чтобы инициализировать авторегрессивный компонент модели, чтобы выполнить, например, оценку.
D представляет уровень несезонного интегрирования.
Q представляет количество преддемонстрационных наблюдений, что программное обеспечение требует, чтобы инициализировать компонент скользящего среднего значения модели, чтобы выполнить, например, оценку.

Соответствуйте Mdl к данным путем передачи его и данным в estimate. Если вы передаете ряд предиктора в estimate, то estimate оценивает Beta по умолчанию.

Можно изменить свойства Mdl с помощью записи через точку.

Ссылки:

Поле, G. E. P. Г. М. Дженкинс и Г. К. Рейнсель. Анализ timeseries: Прогнозирование и Управление. 3-й редактор Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1994.

Связанные примеры

Больше о

Модели регрессии с ошибками временных рядов

Документация Econometrics Toolbox

Поддержка

Памятка переводчика

1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.

2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.

3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.

4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.

5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.

Документация