Sinulla on usein summausmerkintä, kun tarkastellaan tai suoritetaan tilastollista analyysia biologisista tiedoista. Kuvittele, että suoritat yksinkertaisen kokeilun, jossa verrataan hiirien kahden populaation painoa, johon syötettiin korkean rasvan ruokavalio ja kontrolliryhmä normaali ruokavalio Valmistunut opiskelija, jonka kanssa työskentelet, sanoo, että voit laskea keskimääräisen tai keskipainon kunkin väestön seuraa. Mitä tämä notaatio todella sanoa Ymmärtääksesi sen, sinun on tiedettävä, miten lukea Summation notation. Understanding Summation Notation. We keskittyy yksinomaan ymmärryksen ymmärryksen ymmärtämiseen. Elämäntekniikoille on tärkeämpää saada summausmerkintä, joka on annettu sinulle ja tietää, mitä se tarkoittaa, kuin se on ilmaista summa summation notation. Summation notation on Esimerkiksi oletetaan, että haluamme kirjoittaa tiivistettynä seuraavan summan. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15. Numerosummat, kuten esim. e, kutsutaan usein sarjoiksi Edellä mainittujen sarjojen kirjoittamiseksi tiivistettynä käytämme seuraavaa summausmerkintää. Jotta ymmärrettäisiin, kuinka tämä notaatio edustaa edellä mainittua summaa, rikkoo summausmerkintä alaspäin. Termit summataan. Termit, joita aiomme summaus riippuu yleensä summan indeksistä. Tämä on, kun indeksi kasvaa alarajaan ylärajaan, sarjan termit yleensä muuttuvat. Tässä tapauksessa summaamme ensimmäiset 15 numeroa, joten indeksi itse edustaa Summittavat numerot. Tarkastele seuraavaa summausmerkintää. missä suluissa tehdään selväksi, että molemmat termit ovat osa summaa. Tässä tapauksessa indeksi i alkaa 0: sta ja päättyy 4: een. Voimme kirjoittaa summation termit seuraavasti: i nousee 0: stä 4: een korvaamalla jokainen i: n arvo ja summaamalla sitten numerot seuraavasti. 5 2 0 5 2 1 5 2 2 5 2 3 5 2 4. Toinen esimerkki summausmerkinnästä on annettu. Voimme ottaa tämän kompaktin merkinnän ja kirjoittaa summalla olevat termit. 1 2 1 2 2 1 3 2 1 4 2 1 5 2 1 6 2 1.Tulokset, joita olemme tarkastelleet tähän asti ovat äärellisiä summia, joilla on rajalliset ylä - ja alarajat Summat voivat olla myös ääretön, esim. Ylempi indeksi vastaa esimerkiksi summa antaa summalla äärettömän määrän termejä. Kaikki infinite summa voi olla tässä tapauksessa summa on ääretön Tämä on herkempi aihe, josta keskustellaan myöhemmässä osassa. Käyttämällä summausmerkintää edustamaan aritmeettinen keskiarvo. Voimme myös käyttää summation notaatiota edustamaan tietyn datasarjan aritmeettista keskiarvoa tai keskiarvoa. Jos otetaan n näytteitä väestöstä, voimme ilmaista keskiarvon. Esimerkiksi, jos näytetään 5 yksilöä väestössä ja niiden painojen on oltava 134, 203, 156, 115 ja 189 kiloa, lasketaan keskimääräinen paino. Käyttämällä tuotemerkintä geometrisen keskiarvon laskemiseksi. Summation notaation avulla tuotemerkintä käytetään myös kirjoittamaan monimutkaisen tuotteen termejä Tuotteen merkitsemisen käyttämistä korvaamme edustamaan summan toimintaa ming kanssa edustamaan lisääntymisen toimintaa. Toisin sanoen termit kerrotaan pikemminkin kuin yhteenveto. Esimerkiksi on yksinkertainen tapa merkitä 1 2 n 1 n Tuotemerkintä voidaan käyttää geometrisen keskiarvon esittämiseen. Erityisesti geometrinen keskiarvo n positiiviset näytearvot lasketaan. Käyttämällä edellä mainittua painonäytettä, löydämme geometrisen keskipainon olla. Nyt kokeile joitain ongelmia, jotka testaavat tietämystesi matemaattisesta notaatiosta. McClellan Summation Index. McClellan Summation Index. Kehitetty Sherman ja Marian McClellan Summation Index on leveysindikaattori, joka perustuu McClellan-oskillaattoriin, joka on leveysindikaattori, joka perustuu Net Advances - aloitteisiin, jotka edistävät ongelmien vähenemistä. Summausindeksi on yksinkertaisesti McClellan-oskillaattorin arvojen kokonaismäärä. Vaikka sitä kutsutaan Summation Indexiksi, indikaattori on todella oskillaattori, joka vaihtelee nollarivin yläpuolella ja alapuolella. Sellaiset signaalit voidaan johtaa nousevista laskusuhteista, suuntausliike ja keskilinjan risteytykset Liikkuvaa keskiarvoa voidaan käyttää myös hyppyjen ja taantumien tunnistamiseen. tarjoaa kaksi vaihtoehtoa McClellan summation indeksille säätelemättömänä ja suhdelaskennallinen Net Advances on McClellan-oskillaattorin laskemiseen käytetty perusindikaattori ja Summation Index Net Advances on yksinkertaisesti vain edistyksellisten kysymysten määrä vähenemässä vähenemässä olevien numeroiden lukumäärää. Tämä luku on käytetään laskettaessa perinteistä summoitumisindeksiä Suhdetettu nettotuotot ovat yhtä suuria kuin nettomääräiset ennakot jaettuna ennakoineen ja vähennyksineen Tämä osoittaa nettovahinkoja suhteessa kokonaismäärään, mikä mahdollistaa arvojen vertaamisen pitkän ajan kuluessa Tämä artikkeli keskittyy suhteelliseen Summation Index Katso McClellan Oscillator - artikkeli tarkempia suhdelaskennallisia Net Advances - tietoja. Summation-indeksi nousee, kun McClellan-oskillaattori on positiivinen ja laskee, kun McClellan-oskillaattori on negatiivinen. Laajennetut positiiviset numerot McClellan-oskillaattorissa aiheuttavat Summausindeksin nousevan suuremmaksi. laajennetut negatiiviset lukemat aiheuttavat Summausindeksin trendin pienenemisen. Koska o Summausindeksi on hitaampi versio McClellan-oskillaattorista. Indeksi ylittää nollarivin vähemmän, muodostaa eroavaisuuksia harvemmin ja tuottaa yleensä vähemmän signaaleja. McClellan-oskillaattoria voidaan käyttää lyhyen ja keskipitkän aikavälin Summausindeksiä käytetään yleensä keskipitkän ja pitkän aikavälin ajoitukseen. Kolme perusosoitetta Ensinnäkin summausindeksi yleensä suosii sonnien positiivista ja kantaa negatiivisesti. Toiseksi, kartistit voivat etsiä nousevia ja laskusuuntaisia eroja ennakoida peruutuksia Kolmanneksi, chartistit voivat tunnistaa suunnatun liikkeen määrittelemään nousevan tai laskevan bias. Nasdaq Negative Bias. Tarkastellessasi tiettyjä signaaleja, huomaa, että Nasdaq Summation Index on pitkällä aikavälillä alaspäin suuntautuva. Tämä johtuu siitä, että Nasdaq AD Line on myös pitkän aikavälin alaspäin suuntautuva bias Tämä bias johtuu listautumisvaatimuksista, jotka eivät ole yhtä ankaria kuin NYSE Nasdaq on täynnä aloittelijoita toimialoilta, jotka vaihtelevat biotekniikasta teknologia vaihtoehtoiseen energiaan voi olla suuri nouseva potentiaali, mutta myös absoluuttisen epäonnistumisen riski ja listojen poistaminen Varastot suuntaus pienemmäksi kuin epäonnistuminen on vaihtoehto Epäonnistuneet yritykset lopulta poistetaan indeksistä, mutta niiden kielteinen vaikutus näihin leveämpiin indikaattoreihin säilyy. Tämä negatiivinen esitys ei vaikuta lyhytaikaisiin tai keskipitkän aikavälin liikkeisiin, mutta se näkyy selvästi pitkän aikavälin kaavioissa. Yllä olevat kaaviot osoittavat Nasdaq Summation Index NASI: n ja NYSE Summation Index NYSI: n elokuusta elokuusta elokuulle 2010 kahdeksan vuotta Huomaa, miten Nasdaq kasvoi korkeammaksi vuosina 2003-2007 Vaikka Nasdaq Summation - indeksi vietti enemmän aikaa negatiivisella alueella ja Nasdaq AD Line kasvoi alhaisemmaksi Nasdaqin monivuotisesta noususta huolimatta NY Composite kasvoi myös vuodesta 2003 vuoteen 2007 Toisin kuin Nasdaq versio, NYSE summation indeksi vietti enemmän aikaa positiivisella alueella ja NYSE AD Line suuntautunut korkeampi koko ajan vihreä trendi linja. positiivinen vs. negatiivinen. Kuten monien momentum oskillaattoreiden summausindeksi on nouseva tai laskeva bias, kun se on keskiviivan nollaan nähden tai sen alapuolella Tämä on loogista, koska lasi on puoliksi täynnä, kun positiivinen ja puoliksi tyhjä, kun negatiivinen Summausindeksi on positiivinen, kun McClellan-oskillaattori on pitkälti positiivinen pitkään. Se vie enemmän kuin yksi positiivinen kielteinen lukema summausindeksin siirtämiseksi negatiiviseksi negatiiviseksi alueeksi Itse asiassa se yleensä vie useita positiivisia lukemia summausindeksin siirtämiseksi positiiviselle alueelle ja pitämällä sen positiivisella alueella Tämä on miksi Summausindeksi sopii paremmin keskipitkän tai pitkän aikavälin analyysiin. Alla oleva kaavio esittää NY Composite - indeksin NYSE: n yhteenlaskettu indeksin. Punainen kohokohta osoittaa, kun indikaattori muuttui negatiiviseksi alueeksi ja pysyi negatiivisena. Jatkuvat negatiiviset arvot kesäkuusta joulukuuhun Vuosi 2008 tapahtui samansuuntaisesti NY Composite - version käänteisessä laskusuhdanteessa il-toukokuussa 2009 osui NY Composite Like ALL - indikaattoreiden laajennetusta noususta, Summausindeksi ei ole täydellinen Jyrsijä tai jaksot, joissa nollakohdat eivät kestä pitkään aikaan. Kartistit voivat myös nostaa positiivisia ja negatiivisia arvoja, joita vaaditaan nouseva tai karhumainen bias Seuraava kaavio näyttää samalta ajanjaksolta NYSE Summation Index ja NY Composite nollarivin sijaan, nouseva kynnys asetetaan arvoon 500 ja laskeva kynnysarvo asetetaan -500 A: n pitkän aikavälin sonni signaali laukaistaan kun summausindeksi liikkuu yli 500 ja pysyy voimassa, kunnes indeksi siirtyy alle -500. Samoin pitkän aikavälin karhu-signaali laukaistaan, kun summausindeksi liikkuu alle -500 ja pysyy voimassa, kunnes indeksi ylittää 500: aan 10 signaalin sijaan kolmessa vuotta käyttäen nolla ristiä, oli vain kaksi signaalia käyttäen 500-500 risti Summausindeksi otti pitkän laskutrendin elokuusta 2008 huhtikuuhun 2009 ja pitkän nousun huhtikuusta 2009 heinäkuuhun y 2010 ja laskemalla Huomaa, kuinka 300-500 - luvun alueella vastustuskyky oli vuosina 2007 ja 2008 sininen nuoli Vastaavasti -300- -500-alue toimi tukena kesäkuussa 2010. Suuntaviiva. Liikkuvaa keskiarvoa voidaan soveltaa summausindeksiin tunnistaa käännökset ja käännökset Liikkuvan keskiarvon pituus riippuu kaupankäynnistä tai sijoitustyypistäsi ja aikataulusta Lyhyt liukuva keskiarvo 5 päivän aikana tuottaa nopeampia signaaleja, mutta siellä on enemmän valepäjäjä Pitempää liikkuvaa keskimäärin 20 päivää myöhästyy bittinen ja siellä on vähemmän vipulajeja Se on ikuinen pettymys teknisessä analyysissä Lisää nopeus tarkoittaa enemmän piikkisuojaa Vähemmän nopeutta vähentää whipsaws kustannuksella myöhemmin merkinnät. Kaulukko alla NYSE summation indeksi 20 päivän SMA vaaleanpunainen Vaikka tämä väline - Jatkuva liikkuva keskiarvo, signaaleja ja käännöksiä on vielä runsaasti Jotkut signaalit olivat hyviä, jotkut eivät olleet ja jotkut tuotti piiskahajaa. Oranssi alueet korostavat piiskahajaa, kun oli kolme liikkuvia keskimääräisiä risteyksiä suhteellisen lyhyt aikataulu. Summation-indeksin kelvolliset ja laskusuuntaiset erimielisyydet voivat auttaa ennakoimaan käänteitä taustalla olevalle indeksille. Kaikki poikkeamat eivät kuitenkaan johda käänteisiin tai laajennettuihin liikkeisiin. Avain on aina erottaa voimakkaat eroavaisuudet heikoista eroista. yhteenlaskettu indeksi muodostaa korkeamman matalan ja indeksi muodostaa alhaisemman matalan Vaikka alkuindeksi muuttui uuteen alamomenttiin, Summation-indeksin alhaisempi matala näyttää parantuneen leveyden. Laskeva divergenssi muodostaa Summausindeksin alhaisemman arvon ja indeksin korkeampi korkeus Vaikka alustava indeksi muutti uuteen korkeuteen, summausindeksi ei ylittänyt aikaisempaa korkeaa tasoaan ja heikentänyt leveyttä. Kartistien tulisi pyrkiä erottamaan pienet merkitykset vähäisistä eroavuuksista ja suuremmista voimakkaista eroista Lisäksi laskusuhdanteet voimakkaassa uptrendissä ovat todennäköisesti epäonnistuneet - samoin kuin nouseva eroavaisuudet vahvalla laskusuhdanteessa Matala divergentti Alla olevat kaaviot osoittavat Nasdaq Summation Indexin Nasdaqin avulla. Kaaviossa on kolme nouseva indikaattori kaavion ensimmäisellä puoliskolla ja neljä laskusuunnassa poikkeavaa eroa. toinen puoli 20 päivän SMA lisättiin varmistamaan myöhemmän liikkeen poikkeamien suuntaan Esimerkiksi pystysuorat vihreät viivat osoittavat Summausindeksin, joka liikkuu 20 päivän SMA: n yläpuolella nousevan eron jälkeen lukuun ottamatta viimeistä nousevaa eroa, laskusuuntaiset erimielisyydet olivat jyrkempiä ja kattavampia pitempiä aikajaksoja. Huomaa myös, että nousueroja esiintyi voimakkaan nousutrendin aikana. Nämä poikkeamat viittasivat lyhyisiin päästöihin tämän nousun aikana, mutta eivät ennakoineet laajempaa laskua tai merkittävää kääntymistä. Vaikka McClellan Oscillator laittaa hieman momentti AD-linjaan, Summation Index vie vähän ulos hidasttamalla oskillaattoria Summation-indeksi on myös melko muutaman askeleen poisto alkuperäisestä indikaattorista, joka on Net Advances Toisin sanoen se vie kolme erillistä laskentaa summausindeksiarvojen tuottamiseksi Ensimmäiset johdannaisvaiheet ovat 19 päivän EMA ja 39 päivän EMA Net Advances. Toinen johdannainen on McClellan Oscillator, joka on 19 päivän EMA: n ennakko vähennettynä 39 päivän EMA: n nettovahvistuksilla Kolmas johdannainen on summausindeksi, joka on kumulatiivinen McClellan-oskillaattori. Jokainen lisämalvamuutos muuttaa nettoennustuksia alkuperäisestä muodostaan Tämä ei ole aina huono , mutta kartistien tulisi pitää tämä mielessä vertaamalla Summausindeksiä vastaaviin indeksiin, Nasdaq tai NY Composite Kuten kaikkien indikaattoreiden kanssa Summation Index - signaalit olisi vahvistettava muilla indikaattoreilla tai teknisillä analyysitekniikoilla. SharpCharts-käyttäjät voivat piirtää Ratio - NYSE NYSI: n tai Nasdaq NASI: n sovitettu summausindeksi Perinteiset epäyhtenäiset Summation Index - symbolit ovat NYSIT ja NASIT. Nämä indikaattorit s voidaan näyttää päädiagrammin ikkunassa tai ylä - ja alapuolella olevien indikaattorikuvakkeiden alla Seuraavassa esimerkissä summausindeksi näkyy päädiagrammin viivapiirroksena, jonka taustalla oleva indeksi on sen takana. Tämä helpottaa vertailua indikaattorin käännöksissä vuorotellen indeksissä Summaindeksiin lisättiin 20 päivän pituinen SMA tunnisteiden tunnistamiseksi. Summation-indeksi lisättiin myös indikaattorina histogrammimuodossa. Tämä helpottaa nollarivin ylä - ja alapuolella olevien risteytysten tunnistamista. Taustalla oleva indeksi Nasdaq on myös osoittivat alemman ikkunan vertailua varten.2 1 Keskimääräisten mallien siirrettävät MA-mallit. Time-sarjan mallit, joita kutsutaan ARIMA-malleiksi, voivat sisältää autoregressiivisiä termejä tai liukuva keskimääräisiä termejä. Viikolla 1 opimme autoregressiivisen termin aikasarjamallissa muuttujalle xt viivästetty arvo xt Esimerkiksi 1 viive 1 autoregressiivinen termi on x t-1 kerrottuna kertoimella Tässä oppitunnissa määritellään liukuvat keskiarvot. Liikkeessä oleva keskimääräinen termi aikasarjamallissa on aikaisempi virhe multi joka on kerrottu kertoimella. Let wt overset N 0, sigma 2w, mikä tarkoittaa, että wt ovat identtisesti riippumattomasti jakautuneita, joista jokaisella on normaali jakautuma, jonka keskiarvo on 0 ja sama varianssi. . xt mu wt theta1w. 2. luokan liukuva keskimalli, jota merkitään MA 2: lla, on. xt mu wt theta1w theta2w. q: nnen järjestyksen liukuva keskimääräinen malli, jota merkitään MA q: lla, on. xt mu wt theta1w theta2w dots thetaqw. Note Monet oppikirjat ja ohjelmat määrittävät mallin, jossa on negatiivisia merkkejä ennen termejä. Tämä ei muuta mallin yleisiä teoreettisia ominaisuuksia, vaikka se kääntyy arvioidun kerroinarvon algebrallisten merkkien ja epäsäännöllisten termien kaavoja ACF ja varianssit Sinun täytyy tarkistaa ohjelmiston tarkistaa onko kielteisiä tai positiivisia merkkejä on käytetty oikein kirjoittamaan arvioitu malli R käyttää positiivisia merkkejä sen perustana malli, kuten me täällä. Teoreettiset ominaisuudet aikasarjojen kanssa MA 1 - malli. Huomaa, että teoreettisen ACF: n ainoa ei-arvo on viiveellä 1. Kaikki muut autokorrelaatiot ovat 0. Näin ollen näytteen ACF, jolla on merkittävä autokorrelaatio vain viiveellä 1, on mahdollisen MA1-mallin indikaattori. Näitä ominaisuuksia koskevat todistukset ovat tämän esityksen liitteenä. Esimerkki 1 Oletetaan, että MA 1 - malli on xt 10 wt 7 w t-1, jossa wt overset N 0,1 Näin ollen kerroin 1 0 7 Th e teoreettinen ACF on annettu. Tämän ACF: n tontti seuraa. Juuri kuvattu testi on teoreettinen ACF MA 1: lle, jossa on 1 0 7 Käytännössä näyte voitti tavallisesti tällaisen selkeän mallin. Käyttämällä R käytämme simulointia n 100 näytearvot käyttäen mallia xt 10 wt 7 w t-1 missä w t. iid N 0,1 Tässä simulaatiossa seuraa näytetietojen aikasarjatilaa. Voimme t kertoa paljon tästä tontista. Näytteen ACF simuloituun tieto seuraa Nähdään piikki viiveellä 1, mitä seuraa yleisesti ei-merkittäviä arvoja viivästyneelle ohitukselle. Huomaa, että näyte ACF ei vastaa taustalla olevan MA: n teoreettista mallia, eli että kaikki autokorrelaatiot viiveellä 1 ovat 0 A eri näytteellä olisi hieman erilainen näyte ACF alla, mutta todennäköisesti on samat laaja ominaisuuksia. Theroreettiset ominaisuudet aikasarjan kanssa MA 2 Model. For MA 2 malli, teoreettiset ominaisuudet ovat seuraavat. Note, että vain ei-nolla arvot teoreettisessa ACF: ssä ovat viiveet 1 ja 2 Autocorrelat ionien korkeammat viiveet ovat 0 Joten näyte ACF, jolla on merkittäviä autokorrelaatioita viiveellä 1 ja 2, mutta ei-merkittävät autokorrelaatiot suuremmille viiveille osoittavat mahdollisen MA2-mallin. iid N 0,1 Kertoimet ovat 1 0 5 ja 2 0 3 Koska tämä on MA 2, teoreettisella ACF: llä on ei-ääniarvoja vain viiveillä 1 ja 2. Näiden kahden nonzero-autokorrelaation arvot ovat. Teoreettisen ACF: n seuranta on tosia. Lähes aina on tapaus, näytetietoja ei ole käyttäytynyt melko niin täydellisesti kuin teoria Simuloitu n 150 näytearvot mallille xt 10 wt 5 w t-1 3 w t-2 missä w t. iid N 0,1 Aikasarjojen tietojen kuvaaja seuraa MA 1 - esimerkitiedot, voit t kertoa paljon siitä. Näytteen ACF simuloitua dataa varten Kuvio on tyypillinen tilanteissa, joissa MA 2 - malli voi olla hyödyllinen Tilastollisesti merkitseviä piikkejä on kaksi ja viiveitä 1 ja 2, - merkitykselliset arvot muille viiveille Huomaa, että näytteenottovirheen vuoksi näyte ACF ei täsmää teoreettinen malli tarkalleen. ACF yleiselle MA q - mallille. MA q - mallien ominaisuus on yleensä se, että ensimmäisten q-viiveiden ja autokorrelaatioiden 0 osalta on olemassa ei-so - sia autokorrelaatioita kaikille viiveille q. Ei-ainutlaatuisuus 1: n ja rho1: n MA 1 - mallissa. MA 1 - mallissa mille tahansa arvolle 1 vastavuoroinen 1 1 antaa saman arvon. Esimerkiksi, käytä 0 5 1 ja käytä sitten 1 0 5 2 1 Saat rho1 0 4 molemmissa tapauksissa. Teoreettisen rajoituksen tyydyttämiseksi, jota kutsutaan invertibilityksi, rajoitetaan MA 1 - malleja arvoihin, joiden absoluuttinen arvo on pienempi kuin 1. Aiemmin annetussa esimerkissä 1 0 5 on sallittu parametriarvo, kun taas 1 1 0 5 2 ei. MA-malleja ei voida muuttaa. MA-mallin sanotaan olevan vaihtokelpoinen, jos se on algebrallisesti samanlainen kuin yhdensuuntainen ääretön AR-malli. Lähentyminen tarkoittaa, että AR-kertoimet pienenevät arvoon 0, kun siirrymme takaisin ajassa. Vaihtuvuus on rajoitettu ohjelmointi aikasarjaohjelmisto, jota käytetään arvioimaan coeff moduulit, joilla on MA-termit Ei ole jotain, jota tarkkailemme tietojen analysoinnissa Lisätietoja MA 1 - mallien invertibility - rajoituksesta on lisäyksessä. Lisätty teoria Huomautus MA q - malleissa, joilla on määritetty ACF, on vain yksi vaihdettava malli Tarvittava edellytys vaihtovirtaukselle on se, että kertoimilla on sellaiset arvot, että yhtälöllä 1 - 1 y - - qyq 0: lla on ratkaisuja y: lle, jotka jäävät yksikköympyrän ulkopuolelle. Esimerkkien esimerkki. Esimerkissä 1 piirimme mallin xt 10 wt 7w t-1 teoreettista ACF: ää ja sitten simuloi n 150 arvot tästä mallista ja piirretty näyteajasarja ja näyte ACF simuloitua dataa varten R-käskyjä, joita käytettiin teoreettisen ACF: n kuvaamiseen, olivat. acfma1 ARMAacf ma c 0 7, 10 ACF: n myöhästymisiä MA 1: lle theta1 0 7: n viiveellä 0 10 luo muuttujan nimellisviiveet, jotka vaihtelevat 0-10: n välein, acfma1, xlim c 1,10, ylab r, tyyppi h, MAF: n pää ACF jossa theta1 0 7 abline h 0 lisää horisontaalisen akselin juonteeseen. Th e ensimmäinen komento määrittää ACF: n ja tallentaa sen kohteeksi nimeltä acfma1 nimikkomme. Piirtokäsky 3. komennon viivästyy vasten ACF-arvoja viiveille 1 - 10. Ylab-parametri merkitsee y-akselia ja pääparametri asettaa otsikko tontissa. Nähdäksesi ACF: n numeeriset arvot käytä yksinkertaisesti komentoa acfma1. Simulointi ja tontit tehtiin seuraavilla komennoilla. list ma c 0 7 Simuloi n 150 arvot MA: sta 1 x xc 10 lisää 10: n keskiarvoksi 10 Simulaatio oletusarvot tarkoittavat 0 tonttia x, tyyppi b, pää Simuloitu MA 1 - tieto acf x, xlim c 1,10, pää ACF simuloituun Esimerkki 2 piirimme mallin xt 10 wt 5 w t-1 3 w t-2 teoreettisen ACF: n ja simuloitiin n 150 arvot tästä mallista ja piirrettiin näyteajasarjat ja näytteen ACF simuloituun data Käytetyt R-komennot olivat. acfma2 ARMAacf ma c 0 5,0 3, acfma2 viiveet 0 10 juoksuviiveet, acfma2, xlim c 1,10, ylab r, tyyppi h, tärkein ACF MA2: lle theta1 0 5: lla, theta2 0 3 abline h 0 list ma c 0 5, 0 3 x xc 10 tontti x, tyyppi b, pää Simuloitu MA 2-sarja acf x, xlim c 1,10, pää ACF simuloituun MA 2-tietoihin. Liite MA 1: n ominaisuuksien todistus. On kiinnostuneille opiskelijoille, tässä on todisteet MA1-mallin teoreettisista ominaisuuksista. Varianssi teksti xt tekst mu wt theta1 w 0 teksti wt teksti theta1w sigma 2w theta 21 sigma 2w 1 theta 21 sigma 2w. Kun h 1, edellinen lauseke 1 w 2 mihin tahansa h 2 , edellinen lauseke 0 Syynä on se, että määrittelemällä wt E wkwj 0: n riippumattomuus mille tahansa kj: ksi Lisäksi, koska wt: llä on keskiarvo 0, E wjwj E wj 2 w 2.Jos aikasarja. ACF on annettu edellä. Vaihtovirtamoottori MA malli on sellainen, joka voidaan kirjoittaa ääretöntä AR-mallia, joka konvergoituu niin, että AR-kertoimet konvergoituvat 0: een, kun siirrymme äärettömän taaksepäin ajassa Me näytämme invertibility MA: n mallille. korvataan suhde 2 w t-1 yhtälössä 1. 3 zt wt theta1 z - theta1w wt theta1z - theta 2w. At aika t-2 yhtälö 2 tulee. Sitten korvataan suhde 4 w t-2 yhtälössä 3. zt wt theta1 z - theta 21w wt theta1z - theta 21 z - theta1w wt theta1z - theta1 2z theta 31w. Jos haluamme jatkaa äärettömän, saisimme ääretön AR-mallin. zt wt theta1 z - theta 21z theta 31z - theta 41z pisteet. Huomaa kuitenkin, että jos 1 1, kertoimet kertomalla z: n viiveet kasvavat äärettömän kooltaan, kun siirrymme takaisin ajassa. Tämän estämiseksi tarvitsemme 1 1 Tämä on MA 1 - mallin ehdottomasti. Lopullinen tilaus MA-malli. Viikolla 3 nähdään, että AR 1 - malli voidaan muuntaa ääretön MA-malliksi. xt - mu wt phi1w phi 21w pisteitä phi k1 w dots sum phi j1w. Tämä yhteenveto aikaisemmista valkoisista meluhaasteista tunnetaan AR: n kausaaliseksi esitykseksi Toisin sanoen xt on erityinen MA tyyppi, jolla on ääretön määrä termejä palaa ajassa taaksepäin Tätä kutsutaan ääretönjärjestykseksi MA tai MA Äärillinen tilaus MA on ääretön tilaus AR ja mikä tahansa äärellinen järjestys AR on ääretön tilaus MA. Recall viikolla 1 havaitsimme, että vaatimus staattiselle AR 1: lle on, että 1 1 Antakaa laskea Var xt käyttäen kausaalista edustusta. Tämä viimeinen vaihe käyttää perustietoa geometrisista sarjoista, jotka edellyttävät phi1 1 muuten sarja poikkeaa.
No comments:
Post a Comment