Учебник по промышленной статистике

Европейский маникюр источник. | Велокомпьютеры подробнее. | Крупа перловая оптом смотрите на сайте. | Двери официальный сайт цены подробнее. |

Анализ временных рядов - часть 13


Сравнение методов.

В общем, все методы дают очень похожие результаты. Также все методы показали примерно одинаковую эффективность на реальных данных. Однако метод 1 (см. выше) - самый быстрый, и им можно пользоваться для исследования очень длинных рядов (например, содержащих более 30,000 наблюдений). Метод Меларда (номер 3) может оказаться неэффективным, если оцениваются параметры сезонной модели с большим сезонным лагом (например, 365 дней). С другой стороны, вы можете использовать вначале приближенный метод максимального правдоподобия (для того, чтобы найти прикидочные оценки параметров), а затем точный метод; обычно требуется только несколько итераций точного метода (номер 3, выше), чтобы получить окончательные оценки.

Стандартные ошибки оценок.
Стандартные ошибки оценок.

Для всех оценок параметров вычисляются так называемые асимптотические стандартные ошибки, для вычисления которых используется матрица частных производных второго порядка, аппроксимируемая конечными разностями (см. также раздел Нелинейное оценивание).

Штраф.
Штраф.

Процедура оценивания минимизирует (условную) сумму квадратов остатков модели. Если модель не является адекватной, может случиться так, что оценки параметров на каком-то шаге станут неприемлемыми - очень большими (например, не удовлетворяют условию стационарности). В таком случае, SS будет приписано очень большое значение (штрафное значение). Обычно это "заставляет" итерационный процесс удалить параметры из недопустимой области. Однако в некоторых случаях и эта стратегия может оказаться неудачной, и вы все равно увидите на экране (во время процедуры оценивания) очень большие значения SS на серии итераций. В таких случаях следует с осторожностью оценивать пригодность модели. Если модель содержит много параметров и, возможно, имеется интервенция (см. ниже), то следует несколько раз испытать процесс оценивания с различными начальными. Если модель содержит много параметров и, возможно, интервенцию (см. ниже), вам следует повторить процедуру с различными начальными значениями параметров.




Начало  Назад  Вперед