В этом примере показано, как задать модель регрессии по умолчанию с ошибками ARIMA краткий ARIMA (, , ) обозначение, соответствующее следующему уравнению:
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
Спецификация модели для Mdl
появляется в Командном окне. По умолчанию, regARIMA
наборы:
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
) из инновационного процесса, , к NaN
Распределение (Distribution
) из 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.
Подходящий Mdl
к данным путем передачи его и данным в estimate
. Если вы передаете ряд предиктора в estimate
, затем estimate
оценки Beta
по умолчанию.
Можно изменить свойства Mdl
использование записи через точку.
Ссылки:
Поле, G. E. P. Г. М. Дженкинс и Г. К. Рейнсель. Анализ Временных Рядов: Прогнозирование и Управление. 3-й редактор Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1994.
estimate
| forecast
| regARIMA
| simulate