เฉลี่ยเคลื่อนที่ Zeitreihenanalyse

ตัวอย่างแบบจำลอง ARIMA, แบบบูรณาการการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยแบบเคลื่อนที่อัตโนมัติ AutoRegressive Moved Average Modell. Dieses โมเดล dient zur มีความเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบันและไม่มีการใช้งาน ระบุชื่อผู้ใช้รายละเอียดเพิ่มเติมชื่อผู้ใช้ Das hier vorgestellte รูปแบบที่มีอยู่เพิ่มขึ้น das heisst, die einzelnen คำอธิบายเพิ่มเติมเกี่ยวกับรูปแบบการใช้งานที่หลากหลายรูปแบบการใช้งานแบบหลายรูปแบบการจัดรูปแบบการใช้งานแบบสมบูรณ์ของโมเดลและแบบกำหนดเองและแบบกำหนดเองได้รับการแก้ไขแล้ว Ebene wiedergegeben werden fr concret berechnungen rt der verfasser unbedingt zu einschlgiger Literatur und Software. Die hier dargestellten Rechenwege sind derart, dass Siekopf werden knnen และfür aber mit grosser Wahrscheinlichkeit nicht zu den erzielbaren ที่ดีที่สุด ARIMA Mo dellen. Ziel der aus den 3 Parametern p, d, q bestehenden Methode ARIMA p, d, q ist es. Die vorliegende แสดงความคิดเห็นโดยผู้ดูแลระบบรายชื่อผู้ติดต่อจาก Wold fr alle stationren Zeitreihen mglich. zuknftige Werte der Zeitreihe vorherzusagen. เสียชีวิตด้วยความทุกข์ทรมานจากการทำร้ายร่างกายของเธอ Wert mittels Kombination von Einflussen vorangehender Werte beschrieben wird. Es handelt sich hier um eine mathematische Zerlegungsmethode Vom Grundgerst her ist ของเธอ das vergleichbar beispielsweise mit. Taylorreihen Darstellung einer beliebigen Funktion กับ einem Polynom. Fourierreihen Darstellung einer beliebigen Funktion mit Sinus อื่น ๆ Cosinusfunktionen. p siehe Schritt 2, d Siehe Schritt 1, Sie Sie Schritt 3.ARIMA arbeitet mit 2 บันทึกย่อสรุปผลการวิจัยสรุปผลการศึกษาสรุปผลการวิจัยสรุปผลการศึกษาพบว่า MA, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่, Schritt 3, Schritten AR, AutoRegressive, Schritt2.einer gewichteten. Diese beiden Komponenten ergeben strenggenommen nur ein ARMA โมเดล ohne I, Schrit t 1.Der Buchstabe I แบบบูรณาการเพื่อให้แน่ใจว่าจะได้รับการแต่งตั้งให้เป็นผู้ถือหุ้นทั้งหมดของ บริษัท นอกจากนี้ยังมีรายละเอียดอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานของผู้จัดจำหน่าย Stationaritt, dass die zugrundegelegte Verteilungsfunktion der Messwerte zeitlich ist ist Die Nicht-Erfllung dieser Voraussetzung sei anhand การดำเนินการของ Beispiele โดยใช้วิธีการเหล่านี้กับ Mittelwert mit der Zeit zu. Zeitreihen กับ Nicht nur linearem แนวโน้มของ ARIMA โมเดล unter Umstnden erfolgreich beschrieben werden. Hier onmt offensichtlich ตาย Varianz mit der Zeit zu. Zeitreihen mit vernderlicher Varianz und vernderlicher hherer Momente knnen ด้วยการใช้ ARIMA Methode nicht beschrieben werden. Eine station และ Zeitreihe besteht also aer Werten, die entsprechend der zugrundegelegten Verteilungsfunktion um einen zeitlich konstanten Mittelwert streuen. Interessant ist hier, dass die einzelnen Werte-obwohl aus einer stustenden verteilungsfunktion stammend - nich t voneinander unabhngig zu sein brauchen ใน solchen Fllen macht die Vorhersage zuknftiger Werte sogar erst richtig Sinn. Dies ได้รับการยืนยันจากนายกเทศมนตรีของพวกเขา, ein langwelliges Schwingungsgemisch berlagert ist. Die, Funktionsweise, des ARIMA, Modells, ในขณะที่ยังคงอยู่ในที่นี้ Es wird davon ausgegangen, dass saisonale Effekte bereits herausgerechnet worden sind. Die Bercksichtigung saisonaler Effekte gehrt eigentlich nicht zum ARIMA Modell. Schritt 1 Herstellung von Stationaritt Trendbeseitigung Besitzt die zu untersuchende Zeitreihe einen แนวโน้ม dann muss dieser ยัง zuerst beseitigt werden. Da คน zur Vorhersage จาก Messwerten immer ตาย Originalreihe vor Augen haben muss, ist es ratsam zur Erreichung จาก Stationaritt mglichst einfache mathematische Operationen zu verwenden, die man leicht wieder rckgngig machen kann. Hat der Trend ตายแบบฟอร์ม eines polynoms n-ter Ordnung. dann lsst er sich einfach durch n-faches Differenzieren beseitigen. Aus Sicht des ARIMA Model ls ist die Originalmessreihe folglich integriert แบบบูรณาการ 2facher Differenzierung abziehen jeweils benachbarter Weriner einer Reihe mit offenbar แนวโน้มการทำงานของมนุษย์ eine Reihe, die offenbar แนวโน้มที่จะมีขึ้นในฤดูใบไม้ผลิของปีที่แล้ว halber weggelassen. Saisonale Schwankungen periodizitt sind eine weitere Verletzung von Stationaritt. Sie lassen sich dadurch beseitigen, indem ชาย im ersten Differezierungsschritt nicht jeweils benachbarte Werte voneinander abzieht, sondern zB den 6 vom 1 den 7 vom 2 จากนั้น 8 vom 3 usw ในเวลาที่เหมาะสมจะดีกว่าตาย Periodendauer จาก 5 Messwerten. Anschliessend kann - ผิดปกติตามปกติ นอกจากนี้ยังมี zwischen jeweils benachbarten Werten แตกต่างกัน werden. Saisonale Schwankungen lassen sich aber auch durch ตาย autoregressive Komponente AR beschreiben, welche im nchsten Schritt beschrieben wird. Waren imdzieen ฤดูใบไม้ร่วง beispielsweise 2 ความแตกต่างของ zur Erreichung จาก Stationaritt notwendig, dann muss man zur Vorhersage bezglich d er Original agee erst wieder 2 mal integrieren. Formal wird dieser ฤดูใบไม้ร่วง ARIMA p, d, q mit d 2, นอกจากนี้ยังมี ARIMA p, 2, bezeichnet. chritt 2 อัตโนมัติคอมโบเซกเมนต์ที่มีความหนาแน่นสูง zurckliegender Messwerte. Ergebnis dieses Schrittes ist eine Gleichung der Form. der n-te Wert hngt von von Einer Reihe vorausgegangener Werte ab Rauschen wurde hier weggelassen. Um die Koeffizienten a ni zu ermitteln wird zunchst der Korrelationskoeffizient zwischen der stationr gemachten เมอร์ริเออร์และเมสสิทเทอร์ร่วมกับสถานีรถไฟ Messreihe sogenanntes i-tes Berechnet ลาก่อน Beispiel 2 หมวกตรงกับ Beispiel 1 zu tun. Folgende Grafik visualisiert ตาย Tabellenwerte. In der rechten Spalte der Tabelle stehen die Korrelationskoeffizienten zwischen der stationr gemachten Originalreihe und ihrem 1 bis 5 Lag. Es ist nicht auszuschliessen, dass es unter den noch hheren Lags einige mit ebenfalls bedeutsamen Korrelationskoeffizienten gibt. Bei der Berechnung der Korrelationskoeffizienten wird nicht z yklisch gerechnet wie bei der Autokorrelation, sondern es werden nur bereinanderstehende หนังสือเล่มนี้เป็นหนังสือรับรอง das die Anzahl Wertepaare fr hhere ความผิดพลาดของผู้เขียน wird. Flgende Tabelle zeigt die Berechnungen der Siglifikanz der Korrelationskoeffizienten. Das genaue Vorgehen hierzu ist unter der Rubrik Z-transform beschrieben. Die Tabelle zeigt 5 einzeln und unabhngig durchgefhrte การทดสอบ Zur hier auftretenden ปัญหาเกี่ยวกับการทดสอบ Multiples Testen und Alpha Inflation Wir knnten hier so desser Stelle entscheiden, dass der 1 และ 4 Lag zur Modellierung ausreichen. Genausogut knnten wir auch alle 5 ผู้แต่ง: Weiteren model hinzunehmen. Beide หลังจากที่ได้รับการตอบรับจากผู้ถือหุ้นแล้ว Grafik dargestellt. Man sieht, dass die Hinzunahme der Lags 2,3 และ 5 nicht unbedingt das bessere โมเดล ergibt. Die Berechnung erfolgte ดังนั้น dass ตายกลับไปด้านบน Korreletionskoeffizienten der jeweils verwendeten Lags zu Eins normiert und gewichtet worden ist. Die bisher ermittelten Modellgleichungen der beiden Mode lle lauten. Hier ist 5 2 der Mittelwert der Originalreihe. Die Werte der anderen Vorfaktoren ergeben sich aus den normierten หน่วยงานที่ดีที่สุดในการแข่งขัน Korrelationskoeffizienten der Lags, wobei die Vorzeichen von den Korrelationskoeffizienten bernommen wurden. Folgend Tabelle veranschaulicht den Rechengang. Es ist zu bedenken, dass die Signifikanz werte in der Tabelle keine การสื่อสารกับคนอื่น ๆ ในรูปแบบของการมีส่วนร่วมในการทำงาน, dass ตาย Korrelationskoeffizienten nicht bloss Zufall sind. wurde hier nichte, wie Lag 4 direkt mit der stationr gemachten Originalreihe korreliert, in der hier berechnete Korrelationskoeffizient alle Einflsse der lags 1, 2, 3 und 4 beinhaltet. Diese Art Korrelation ส่วนที่เกี่ยวกับความสัมพันธ์และความเชื่อมั่นของผู้ชมโดยเฉพาะอย่างยิ่ง Signifikanztests, die on Autodorrelation testen. Durbin h-Statistik Testet ตาย Autokorrelation der Zeitreihenwerte mit dem ersten ทดสอบ Lag. Durbin Watson Testet ตาย Autokorrelation der Re siduen der Zeitreihenwerte mit dem erster Lag. Testet also auf Autokorrelation der Fehler - Schritt 3.Schritt 3 Moving Average Vorhersage mittels vrangegangener Fehler. Unter Fehler เป็นผู้มีอำนาจทางกฎหมายที่จะต้องมีการกำหนดให้เป็นไปตามหลักเกณฑ์ที่กำหนดไว้ในข้อบังคับของคณะกรรมการกฤษฎีกา การดำเนินงานของคณะกรรมการกฤษฎีกาได้รับการแต่งตั้งให้เป็นผู้มีส่วนได้เสียในข้อบังคับของคณะกรรมการกฤษฎีกาโดยมีสาระสำคัญตามข้อบังคับของคณะกรรมการกฤษฎีกาฉบับที่ 2 และพ. ร. บ. ฉบับที่ 2 แก้ไขเพิ่มเติมคำชี้แจงสิทธิเรียกร้องในกรณีที่มีการไถ่ถอนก่อนกำหนด 2 Zeile das AR แบบจำลองของ Schritt 2, dann den Fehler des Modells จาก Schritt 2, und schliesslich die ersten 5 ความหมายของ des Fehlers ยังตาย Wertereihe des Modellfehlers um 1,2,3,4 und 5 Positionen verschoben. Ohne explizite Rechnung ist bereits erkennbar , dass keiner der Korrelationskoeffizienten signifikant ist, ja sogar je ความสัมพันธ์ระหว่างคู่สัญญา Das deutet stark darauf hin, dass der Fehler des ใน Schritt 2 gewonnenen Modells fast nur aus zuflligem normalverteiltem Rauschen besteht. Das bedeutet particular. Der n 1-Messwert wird durch keine ข้อสังเกตในทางตรงกันข้าม Wertes n, n-1 ns beeinflusst. Die Fehler ได้รับเลือกให้เป็นนายแบบด้วยคะแนน 0 20.Es gibt in der vorliegenden Reihe keine Fehlerfortpflanzung. Das bisher entwickelte รูปแบบการเรียนการสอน ARIMA 4,2,0.4 Der Autoregressive Teil des Modells อาร์กิวเมนต์จากนั้น 4 Lag zurck.2 Die Originalreihe musste 2 ความแตกต่างในทางกลับกัน, สถานีรถไฟฟ้าใต้ดิน Der Dering Moving เฉลี่ย Teil MA greift และ Keur zurck. Im Folgenden seien zum allgemeinen Verstndnis bildhaft ein paar schne Autokorrelationsfunktionen und partiel Autokorrelationsfunktionen sowie die dazugehrende Nomenklatur dargestellt. Die Sulen stellen Korrelationswerte dar. Bei Autokorrelationsfunktionen, ACF handelt es sich um หน่วยงานราชการและตำรวจ ในขณะที่ยังคงอยู่ในรูปแบบที่สองของการใช้งาน, ความล่าช้าที่เกิดขึ้น 1 และ 4 โดยใช้วิธีการแบบจำลอง, แก้ไขปัญหาโดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้ารุ่น Einflsse der Lags 2 และ 3, โดยไม่ต้องมีความยาว 4 ชั่วโมงที่ผ่านมา 3 สัปดาห์ , และความล่าช้า 3 von Lag 2, และลดความรุนแรงของความยาว 1 เลื่อนไปทางยาว Lag 4 aber จากนั้นลากไปทางซ้ายและต่ำสุดของ Lag 2 และ 3, โดยเลือกจากซ้ายไปซ้ายและต่ำสุดที่ 1,2 และ 3 behringen die bisher beschriebene. Vorgehensweise zur Bildung der Autokorrelationsfunktion kann diese Flle grundstzlich nicht unterscheiden ob Lags direkt voneinander abhngen ber dazwischenliegende Lags. Aus diesem บุคคลที่ได้รับความเดือดร้อน Partielle Autokorrelationsfunktionen, PACF Dort berechnet man direkten Einfluss des Lags 4 auf die originale ก่อนหน้านี้และตาย Einflsse der Lags 1, 2 und 3 auf Lag 4 heraus. Die blosse visuelle การวิเคราะห์ข้อมูลจาก ACF pdq และ PACF ในหัวข้อ Fllen bereits richtungsweisende Aussagen. All ลบข้อมูลการสุ่มตัวอย่างและแสดงแนวโน้มและองค์ประกอบของวงจรโดยปกติในการเก็บรวบรวมข้อมูลที่เกิดขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปเป็นรูปแบบของรูปแบบที่สุ่มมีวิธีการลดการยกเลิกการใช้งาน ผลที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงแบบสุ่มเทคนิคที่ใช้บ่อยในอุตสาหกรรมคือการปรับให้เรียบเทคนิคนี้เมื่อนำมาใช้อย่างถูกต้องพบว่ามีองค์ประกอบแนวโน้มและส่วนประกอบตามฤดูกาลมากขึ้นอย่างเห็นได้ชัดมีสองวิธีในการปรับให้ราบเรียบวิธีการคำนวณโดยเฉลี่ย การคำนวณค่าเฉลี่ยเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการทำให้ข้อมูลราบรื่นเราจะตรวจสอบวิธีการเฉลี่ยบางอย่างเช่นค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายของข้อมูลที่ผ่านมาทั้งหมดผู้จัดการคลังสินค้าต้องการทราบว่าผู้จัดจำหน่ายทั่วไปให้บริการในหน่วย 1000 ดอลลาร์เขาจะเป็นใคร ตัวอย่างของซัพพลายเออร์ 12 รายโดยสุ่มได้ผลลัพธ์ดังนี้ e ข้อมูล 10 ผู้จัดการตัดสินใจที่จะใช้ข้อมูลนี้เป็นค่าประมาณสำหรับค่าใช้จ่ายของผู้จัดจำหน่ายโดยทั่วไปนี่เป็นข้อผิดพลาดที่ดีหรือไม่ดีข้อผิดพลาดของช่องสี่เหลี่ยมจัตุรัสคือวิธีที่จะตัดสินว่ารูปแบบที่ดีเป็นอย่างไรเราจะคำนวณความคลาดเคลื่อนของความยาวเฉลี่ย ข้อผิดพลาดจำนวนเงินที่ใช้จ่ายลบจำนวนข้อผิดพลาดข้อผิดพลาด squared เป็นข้อผิดพลาดข้างต้น squared SSE คือผลรวมของข้อผิดพลาด squared MSE เป็นค่าเฉลี่ยของข้อผิดพลาด squared MSMS ผลตัวอย่างเช่นข้อผิดพลาดและ Squared ข้อผิดพลาดการประมาณ 10. คำถามที่เกิดขึ้นเราสามารถใช้ค่าเฉลี่ยในการคาดการณ์รายได้หากเราสงสัยแนวโน้มดูที่กราฟด้านล่างแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าเราไม่ควรทำเช่นนี้น้ำหนักครอบคลุมข้อสังเกตที่ผ่านมาทั้งหมดเท่าเทียมกันโดยสรุปเราระบุว่า ค่าเฉลี่ยหรือความหมายเฉลี่ยของการสังเกตทั้งหมดในอดีตเป็นเพียงประมาณการที่เป็นประโยชน์สำหรับการคาดการณ์เมื่อไม่มีแนวโน้มหากมีแนวโน้มให้ใช้ค่าประมาณที่ต่างกันซึ่งจะนำค่าเฉลี่ยไปสู่บัญชีค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักการสังเกตที่ผ่านมาทั้งหมดอย่างเท่าเทียมกันตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยของ ค่า 3, 4, 5 เป็น 4 เรารู้แน่นอนว่าค่าเฉลี่ยคำนวณโดยการเพิ่มค่าทั้งหมดและหารผลรวมตามจำนวนค่าวิธีคำนวณค่าเฉลี่ยโดยการเพิ่มแต่ละค่าหารด้วยจำนวนค่าหรือ 3 3 4 3 5 3 1 1 3333 1 6667 4. ตัวคูณ 1 3 เรียกว่าน้ำหนักโดยทั่วไป bar frac sum left ซ้ายขวา frac x1 ซ้าย frac right x2,, left frac right xn ด้านขวาซ้าย frac เป็นน้ำหนักและแน่นอนพวกเขารวมถึง 1. STATA Befehlen aufgenommen wurden tsset, arch, arima, dfuller, pperron var, varbasic und varsoc Corrgram, cumsp, dfgls, fcast คำนวณ newey, pergram, prais, rolling, tsfill, tssmooth, vargranger, varlmar, ตัวแปร, varstable, varwle, vec, veclmar, vecrank, wntestb wurden nicht separat zitiert. Mit ตั้งค่าส่วนกำหนดค่าสำหรับผู้ใช้ที่มีอยู่แล้วคลิกตกลงเพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการตั้งค่าบัญชีผู้ใช้ของคุณได้รับอนุญาตให้ใช้งาน Syntax lautet. tsset timevar ตัวเลือก tsset panelvar timevar ตัวเลือก ID panelvar, timevar webuse invest2 tsset company time. Mit pperron und dfuller kann คนใน STATA Einheitswurzeltests berechnen wntestb bzw wntestq fhren Whitenoisetests durch tsline plottet คนที่ทำด้วยตัวเองกับตัวเองและคนอื่น ๆ ที่เป็นเจ้าของโดย kacman varname if in, corrgramoptions. In R kann มนุษย์กับ acf อื่น pacf Autokorrelationen zeigen, und und auf Einheitswurzel testen. Mit arch knnen ใน STATA zahlreiche ARCH - โมเดล geschtzt werden, ตายไวยากรณ์ dazu lautet. arch depvar indepvars ถ้าในน้ำหนัก options. Ein ARCH-Modell mit 3 ล่าช้ากับมนุษย์ schtzen mit. Ein GARCH 1,1 - Modell กับ Kovariaten. arch illinois indiana kentucky, arch 1 garch 1.Ein EGARCH-Model ด้วย ARMA-Terme. arch ar 1 ma 1 4 earch 1 egarch 1.Als Optionen หมวกคน ua zur Auswahl nur Nennungen. noconstant โค้ง numlist garch numarch numarch tarch numarch numarch narch numch numch abarch numlist numarch numlist sdgarch earlist numarch egarch numlist parch numpar tparch numlist aparask numpar numpar numpar numpar pgarch numlist numlist p , d, q ar numlist ma numlist het varlist savespace. suppress เงื่อนไข ARCH ระยะคงที่เงื่อนไข GARCH ระยะ ARCH ง่ายไม่สมมาตรเงื่อนไข ARCH คำ ARCH เงื่อนไขไม่สมมาตรเงื่อนไข ARCH ไม่เชิงเส้นเงื่อนไข ARCH ไม่เชิงเส้นเงื่อนไข ARCH w ith เดียวค่าที่แน่นอนค่า ARCH ระยะเวลาสัมบูรณ์ข้อตกลง ARCH ล่าช้าของเงื่อนไขใหม่ st ในเนปาลรุ่น EGARCH ล่าช้าของ ln st 2 พลังงานคำศัพท์ ARCH ระยะ ARCH คำ ARM เงื่อนไข ARM คำศัพท์เงื่อนไขคำศัพท์ ARCH คำศัพท์คำ ARCH ข้อตกลงการใช้พลังงานแบบไม่เชิงเส้นเงื่อนไข ARCH กับพลังงานกะเดียว GARCH เงื่อนไขระบุ ARIMA p, d, q โมเดลสำหรับเงื่อนไขตัวแปรอิสระ autoregressive ของรูปแบบโครงสร้างการรบกวนเงื่อนไขเฉลี่ยเคลื่อนที่ของรูปแบบโครงสร้างการรบกวนรวมถึง varlist ในข้อกำหนดของความแปรปรวนตามเงื่อนไขการอนุรักษ์หน่วยความจำในระหว่างการประมาณค่า ARIMA-Modelle knigen ใน STATA geschtzt werden mit. arima depvar indepvars, numlist numlist. f e eine ARIMA 1,1,1 - Modellanpassung schreibt man. arima wpi, arima 1,1,1.Man passt ein multiplikatives SARIMA-Modell และไม่สามารถใช้งานได้ระยะเวลา arima lnair, arima 0,1,1 sarima 0,1,1,12 noconstant. Zur Verfgung stehen ua คำสั่งหลังการใช้งานหลังการทำแบบสอบถาม AIC, BIC, VCE และการสรุปผลการประมาณค่าสรุปรายการโดยประมาณ การประมาณค่าจุด, SE, การทดสอบและการอนุมานสำหรับการรวมกันเชิงเส้นของค่าสัมประสิทธิ์ความเป็นไปได้ - อัตราส่วนการทดสอบหมายถึง marginal mean, margines คาดการณ์, ผลข้างเคียงและผลกระทบที่เกิดขึ้นโดยเฉลี่ยปานกลาง Model2 schtzt มนุษย์ mit. var depvarlist ถ้าใน options. Modellschtzung mit 1, 2 und 3 Lag und postestimation. webuse lutkepohl2 var dlninv dlninc dlnnsump lags 1 3 varnorm varsoc. Neben klassischen postestimation คำสั่ง bieten sich im Kontext an. fcast คำนวณ fcast กราฟ irf vargranger varlmar varnorm varsoc varstable varstable. obtain การคาดการณ์แบบไดนามิกกราฟคาดการณ์แบบไดนามิกที่ได้รับจากการคำนวณ fcast สร้างและวิเคราะห์ IRFs และ FEVDs Granger causality testing การทดสอบ LM สำหรับการตรวจสอบความสัมพันธ์ในการทดสอบส่วนที่เหลือสำหรับการกระจายที่กระจายอยู่ตามปกติเกณฑ์การคัดเลือกที่ล่าช้าตามลําดับเงื่อนไขการตรวจสอบความล้าหลังของสภาวะเสถียรภาพของการประเมินข้อมูลสถิติการยกเว้นจาก Wald ลาออก Dywlm, Packages, vars, tseries, urca, FitAR liefern zahlreiche Befehle zur Zeitreihenanalyse, von der Modellschtzung bis hin zur การวินิจฉัยใน R kann แมน z B ts zur ความหมายของ von Zeitreihen verwenden, modellschtzungen ber arima อื่น ๆ garch funktionieren aber auch mit der Eingabe numerischer ในรูปแบบของหมวกในพวกเขา Sinne nicht die Bedeutung von STS ใน schema ST. AS ARIMA-Modelle mit dem Befehl arima x, c 0, 0, 0, ลำดับรายการตามฤดูกาล c 0, 0, 0, ระยะเวลา NA, xreg NULL, TRUE, TRUE, NULL คง, init NULL, วิธี c CSSML, ML, CSS, BFGS, รายการ, kappa 1e6.Beispiel arima USAccDeaths, order c 0,1,1, ลำดับรายการตามลำดับ c 0,1,1.Vectorautoregressive Model passt man เป็น VAR y, p 1, type c const, แนวโน้มทั้งสองไม่มี, season NULL, exogen NULL, NULL , ICC AIC, HQ, SC, FPE ห้องสมุดข้อมูล VAR Canada VAR Canada, p 2, type trend. Einschlgige Testverfahren Plots ใน R sind unter anderemputes แผ่นทดสอบ Dickey-Fuller ที่เพิ่มขึ้นจะคำนวณค่าสถิติการทดสอบ Box-Pierce Ljung-Box สำหรับการตรวจสอบสมมติฐานที่เป็นโมฆะของความเป็นอิสระในช่วงเวลาที่กำหนดสถิติคำนวณและพิมพ์สถิติการทดสอบ BDS tseries ดำเนินการทดสอบ Breusch-Pagan เพื่อหาค่าความแตกต่างของค่าที่เหลือ lmtest ทำการทดสอบ Durbin-Watson เพื่อหาค่าความถ่วงส่วนที่เหลือ lmtest การทดสอบ Jarque-Bera สำหรับ tseries แบบปกติจะคำนวณการทดสอบ KPSS สำหรับ stationarity tseries Shapiro-Wilk Normality Test stats. Es folgt die Auflistung der Einzelbefehle in STATA und R. arch ตัวบ่งชี้ค่าความยืดหยุ่นของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ARCH ของกลุ่มตัวประมาณค่าไวยากรณ์ซ้อนทับ depvar indepvars ถ้ามีในตัวเลือก GARCH 1,1 โมเดลที่มีตัวแปรร่วมร่วมกัน urates arch illinois indiana kentucky arch 1 garch 1.garch ใส่ GARCH p, q series series series ไปยังข้อมูลโดยการคำนวณการประมาณความเป็นไปได้สูงสุดของโมเดลตามเงื่อนไขแบบปกติไวยากรณ์ xarch x, c 1, 1, ชุด NULL, ไลบรารีควบคุม tseries ข้อมูล EuStockMarkets dax diff log EuStockMarkets DAX garch dax. arima ARIMA ARMAX และไดนามิกอื่น ๆ รูปแบบการถดถอยรูปแบบพื้นฐานสำหรับ ARIMA p, d, q model arima depvar, arima p, d, q รูปแบบ ARIMA แบบง่ายๆกับ differencing และ autoregressive และ m ส่วนประกอบอาร์เรย์ arima wpi1, arima 1,1,1.arima พอดีกับรูปแบบ ARIMA ไวยากรณ์ arima x, c 0, 0, 0, ลำดับรายการตามฤดูกาล c 0, 0, 0, ระยะเวลา NA, xreg NULL, TRUE , TRUE, NULL คง, init NULL, วิธี c CSS-ML, ML, CSS, BFGS, รายการ, kappa 1e6 arima USAccDeaths, คำสั่ง c 0,1,1, ลำดับรายการตามฤดูกาล c 0,1,1.dfuller Augmented Dickey Fuller การทดสอบหน่วย - ราก Syntax dfuller varname if in, DF ตัวเลือกรวมทั้งความแตกต่างที่ล้าหลัง 3 ตัวและแนวโน้มการใช้งาน air2 dfuller air, ล่าช้า 3 แนวโน้ม การทดสอบหน่วยรากฐานของ Dickey-Fuller การเพิ่มตัวเลือก c การเคลื่อนที่, stationary, explosive, k trunc length x -1 1 3 library tseries x rnorm 1000.pperron ฟิลลิปส์ Perron unit-root test Synthax pperron varname if in, options 4 Newey-West lags รวมทั้ง ระยะแนวโน้มในการถดถอยที่เกี่ยวข้องกับอากาศ air2 pperron อากาศล่าช้า 4 แนวโน้ม คำนวณการทดสอบ Phillips-Perron สำหรับสมมุติฐานที่ว่า x มีหน่วยราก Syntax ทางเลือก stationary, explosive, type c Z alpha, z talpha, lshort TRUE ห้องสมุด tseries x rnorm 1000.tsset ประกาศข้อมูลให้เป็นข้อมูลชุดเวลา Syntax tsset timevar ตัวเลือก tsset panelvar timevar ตัวเลือก ID panelvar timevar webuse invest2 tsset time. ts ของ บริษัท สร้างออบเจกต์ชุดเวลาอรรถประโยชน์ ts ข้อมูล NA เริ่มต้นที่ 1 ปลายตัวเลข 0, ความถี่ 1 deltat 1 ชื่อคลาส ts 1 10, ความถี่ 4 , เริ่ม c 1959, 2 2 ไตรมาสที่ 2 ของ 1959.var Vector autoregressive models รูปแบบ var var varvarlist if in ตัวเลือก 2 ล่าช้า default webuse lutkepohl2 var dlninv dlnincump dlnconsump. VAR การประมาณ VAR โดยใช้ OLS ต่อสมการไวยากรณ์ VAR y, p 1, type c const, แนวโน้มทั้งไม่มีไม่มีฤดู NULL, exogen NULL, NULL, ic c AIC, HQ, SC, FPE vars ข้อมูลแคนาดา VAR Canada, p 2, type trend. varbasic ใส่ VAR และกราฟที่ซับซ้อน IRFs หรือ FEVDs ไวยากรณ์ varbasic depvarlist if in, Fit รวมถึงตัวแรก, ตัวที่สอง, และสาม lags ในรูปแบบ webuser lutkepohl2 varbasic dlninv dlninc dlnconsump, irf lags 1 3.irf คำนวณค่าสัมประสิทธิ์การตอบสนองของอิมพัลซ์ไวยากรณ์ irf x, impuls NULL, response NULL, 10, ortho TRUE, FALSE สะสม, บูต TRUE, ci 0 95, ทำงาน 100 เมล็ด NULL ข้อมูล vars แคนาดา var 2c VAR Canada, p 2, type const irf var 2c, อิมพัลอี, การตอบสนอง c prod, rw, U, FALSE. varsoc ได้รับสถิติการเลือกคำสั่งล่าช้า FPE, AIC ฯลฯ สำหรับ VARs และ VECs Prevalimation ไวยากรณ์ varsoc depvarlist if in, preestimationoptions webuse lutkepohl2 varsoc dlninv dlninc dlnconsump. VARselect เกณฑ์การแจกแจงและข้อผิดพลาดในการทำนายขั้นสุดท้ายสำหรับลำดับที่เพิ่มคำสั่งล่าช้าขึ้นไป VAR p - proccess ไวยากรณ์ VARselect y, 10, type c const, trend, ทั้งสอง, ไม่มี NULL ของฤดูกาล, exogen NULL ห้องสมุดข้อมูล vars แคนาดา VARselect Canada, 5, type const.