Coefficients AR

1. Qu'est-ce qu'un coefficient AR?
2. Comment calculer le coefficient AR?
3. Comment interprétez-vous les coefficients dans un modèle autorégressif?
4. Qu'est-ce que l'équation AR?

Qu'est-ce qu'un coefficient AR?

Un processus autorégressif (AR) se souvient où il était

Le modèle d'un processus autorégressif dit qu'au temps t la valeur des données, y_t, se compose d'une constante, Δ (delta), plus un coefficient autorégressif, φ (phi), fois la valeur des données précédente, y_t-1, plus le bruit aléatoire, ε_t.

Comment calculer le coefficient AR?

Heureusement, il existe un moyen meilleur et plus facile d'obtenir le coefficient AR pour le P arbitraire, les équations de Yule-Walker. Considérez le Général Ar (P) xi + 1 = φ1xi + φ2xi - 1 + ··· + φpxi --p + 1 + ξi + 1.

Comment interprétez-vous les coefficients dans un modèle autorégressif?

Le coefficient ϕ₁ est une constante numérique par laquelle nous multiplions la variable décalée (x_t-1). Vous pouvez l'interpréter comme la partie de la valeur précédente qui reste à l'avenir. Il est bon de noter que ces coefficients doivent toujours être compris entre -1 et 1.

Qu'est-ce que l'équation AR?

Le processus Ar (p) est donné par l'équation φ (b) xt = ωt; t = 1,...,n. • φ (b) est connu comme le polynôme caractéristique du processus et ses racines déterminent quand le processus est stationnaire ou non.