В этом примере показано, как задать регрессионую модель по умолчанию с ошибками ARIMA с помощью сокращенной ARIMA (, , ) обозначение, соответствующая следующему уравнению:
Задайте регрессионую модель с ошибками ARIMA (3,1,2 ).
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:
Авторегрессив (AR) значения параметров в NaN при лагах [1 2 3]
Скользящее среднее значение (MA) значения параметров в NaN при лагах [1 2]
Отклонение (Variance) инновационного процесса, , в NaN
Распределение (Distributionиз на Gaussian
Регрессионная модель перехватывает на NaN
Нет регрессионного компонента (Beta) по умолчанию.
The property:
P = p + D, который представляет количество предварительных наблюдений, которые требуется программному обеспечению для инициализации авторегрессивного компонента модели, чтобы выполнить, например, оценку.
D представляет собой уровень несезонного интегрирования.
Q представляет количество предварительных наблюдений, которое требуется программному обеспечению для инициализации скользящего среднего значения компонента модели, чтобы выполнить, например, оценку.
Подгонка Mdl к данным путем передачи их и данных в estimate. Если вы передаете ряд предикторов в estimate, затем estimate оценки Beta по умолчанию.
Можно изменять свойства Mdl использование записи через точку.
Ссылки:
Box, G. E. P., G. M. Jenkins, and G. C. Reinsel. Анализ временных рядов: прогнозирование и управление. 3-й эд. Englewood Cliffs, Нью-Джерси: Prentice Hall, 1994.
estimate | forecast | regARIMA | simulate