Bewegende Gemiddelde Gretl

gretlmodeladdallocatedvarnames () Heg 'n toegekende stel veranderlike name wat gebruik word wanneer die druk model resultate, vir gebruik in spesiale gevalle waar ons net name cant verwysing uit die lys voorspellers verbonde aan die model. Die aantal snare moet die aantal koëffisiënte, gegee deur die ncoeff lid van pmod pas. Let daarop dat pmod neem beheer van die skikking vnames. dit sal bevry word wanneer die model is vernietig. wyser na te teiken model. verskeidenheid van name van onafhanklike veranderlikes. gretlmodeladdymedian () Bereken die mediaan van y met behulp van die geldige waarnemings met die modelle monster reeks en heg die mediaan van die model as data onder die sleutel ymedian. wyser na te teiken model. verskeidenheid wat die afhanklike veranderlike. 0 op sukses of foute kode op fout. gretlmodeladdnormalitytest () gretlmodelgetnormalitytest () gretlmodelgetfittedformula () As pmod is 'n eenvoudige lineêre, kwadratiese of logistieke model, en indien xvar is in werklikheid die x veranderlike van die model, gee 'n string wat die formule vir die opwekking van die ingeboude waardes as 'n funksie van x . Hierdie formule kan gebruik word in die konteks van 'n toegeruste versus werklike plot. Identifying die getalle van AR of MA terme in 'n ARIMA model ACF en PACF erwe: Na 'n tydreeks is stationarized deur breukmetodes, die volgende stap in pas 'n ARIMA model is om te bepaal of AR of MA terme is nodig om enige outokorrelasie wat in die differenced reeks bly reg te stel. Natuurlik, met sagteware soos Stat Graphics, jy kan net probeer om 'n paar verskillende kombinasies van terme en sien wat die beste werk. Maar daar is 'n meer sistematiese manier om dit te doen. Deur te kyk na die outokorrelasie funksie (ACF) en gedeeltelike outokorrelasie (PACF) erwe van die differenced reeks, kan jy voorlopig identifiseer die aantal AR en / of MA terme wat nodig is. Jy is reeds bekend met die ACF plot: dit is bloot 'n kolomgrafiek van die koëffisiënte van korrelasie tussen 'n tydreeks en loop op sigself. Die PACF plot is 'n plot van die gedeeltelike korrelasiekoëffisiënte tussen die reeks en loop op sigself. In die algemeen, die quotpartialquot korrelasie tussen twee veranderlikes is die bedrag van korrelasie tussen hulle wat nie verduidelik word deur hul onderlinge korrelasies met 'n spesifieke stel van ander veranderlikes. Byvoorbeeld, as ons agteruit n veranderlike Y op ander veranderlikes x1, x2, en X3, die gedeeltelike korrelasie tussen Y en X3 is die bedrag van korrelasie tussen Y en X3 wat nie verklaar word deur hul gemeenskaplike korrelasies met X1 en X2. Hierdie gedeeltelike korrelasie kan bereken word as die vierkantswortel van die vermindering in variansie wat bereik word deur die toevoeging van X3 om die regressie van Y op X1 en X2. 'N Gedeeltelike motor korrelasie is die bedrag van korrelasie tussen 'n veranderlike en 'n lag van homself wat nie verklaar word deur korrelasies glad laer-orde - lags. Die outokorrelasie van 'n tydreeks Y by lag 1 is die korrelasiekoëffisiënt tussen Y t en Y t - 1. wat is vermoedelik ook die korrelasie tussen Y t -1 en Y t -2. Maar as Y t is gekorreleer met Y t -1. en Y t -1 gelyk gekorreleer met Y t -2. dan moet ons ook verwag om korrelasie tussen Y t en Y t-2 vind. Trouens, die bedrag van die verband moet ons verwag by lag 2 is juis die vierkant van die lag-1 korrelasie. So, die korrelasie te lag 1 quotpropagatesquot te lag 2 en vermoedelik tot hoër-orde loop. Die gedeeltelike outokorrelasie op lag 2 is dus die verskil tussen die werklike korrelasie by lag 2 en die verwagte korrelasie te danke aan die voortplanting van korrelasie by lag 1. Hier is die outokorrelasie funksie (ACF) van die eenhede reeks, voordat enige breukmetodes uitgevoer: die outokorrelasies is belangrik vir 'n groot aantal lags - maar miskien is die outokorrelasies by lags 2 en bo is net te danke aan die verspreiding van die outokorrelasie op lag 1. dit word bevestig deur die PACF plot: Let daarop dat die PACF plot het 'n beduidende piek net by lag 1, wat beteken dat al die hoër-orde outokorrelasies effektief word verduidelik deur die lag-1 outokorrelasie. Die gedeeltelike outokorrelasies glad lags kan bereken word deur pas 'n reeks outoregressiewe modelle met 'n toenemende aantal lags. In die besonder, die gedeeltelike outokorrelasie op lag k is gelyk aan die geskatte AR (k) koëffisiënt in 'n outoregressiewe model met k terme - d. w.z. 'n meervoudige regressie model waarin Y agteruitgang op LAG (Y, 1), LAG (Y, 2), ens tot LAG (Y, k). Dus, deur blote inspeksie van die PACF jy kan bepaal hoeveel AR terme wat jy nodig het om te gebruik om die outokorrelasie patroon in 'n tydreeks te verduidelik: As die gedeeltelike outokorrelasie is betekenisvol by lag k en nie betekenisvol te eniger hoër orde loop - d. w.z. As die PACF quotcuts offquot by lag k --then dit dui daarop dat jy moet probeer pas 'n outoregressiewe model van orde k Die PACF van die eenhede reeks bied 'n uiterste voorbeeld van die afsnypunt verskynsel: dit het 'n baie groot piek op lag 1 en geen ander beduidende spykers, wat daarop dui dat in die afwesigheid van breukmetodes n AR (1) model moet gebruik word. Dit sal egter die AR (1) term in hierdie model uitdraai gelykstaande aan 'n eerste verskil te wees, want die geskatte AR (1) koëffisiënt (wat is die hoogte van die PACF pen op lag 1) byna presies gelyk aan 1 sal wees . Nou, die voorspelling vergelyking vir 'n AR (1) model vir 'n reeks Y met geen bestellings van breukmetodes is: As die AR (1) koëffisiënt 981 1 in die vergelyking gelyk aan 1 is, is dit gelykstaande aan die voorspelling dat die eerste verskil Y konstant - dit wil sê Dit is gelykstaande aan die vergelyking van die ewekansige loop model met groei: Die PACF van die eenhede reeks is om ons te vertel dat as ons dit nie verskil nie, dan moet ons 'n AR (1) model wat sal uitdraai gelykstaande aan neem om te pas 'n eerste verskil. Met ander woorde, is dit om ons te vertel dat die eenhede regtig 'n bevel breukmetodes word stationarized nodig. AR en MA handtekeninge: As die PACF vertoon 'n skerp donker terwyl die ACF verval stadiger (dws beduidende spykers by 'n hoër lags), sê ons dat die stationarized reeks vertoon 'n quotAR handtekening, quot betekenis dat die outokorrelasie patroon makliker kan verduidelik deur die byvoeging van AR terme as deur die byvoeging MA terme. Jy sal waarskynlik vind dat 'n handtekening AR algemeen geassosieer word met positiewe outokorrelasie op lag 1 - d. w.z. Dit is geneig om op te staan ​​in 'n reeks wat effens onder differenced. Die rede hiervoor is dat 'n AR termyn kan optree soos 'n quotpartial differencequot in die vooruitskatting vergelyking. Byvoorbeeld, in 'n AR (1) model, die AR termyn dade soos 'n eerste verskil indien die outoregressiewe koëffisiënt gelyk aan 1, dit doen niks as die outoregressiewe koëffisiënt nul, en dit werk soos 'n gedeeltelike verskil as die koëffisiënt tussen 0 en 1. Dus, as die reeks effens underdifferenced - dit wil sê indien die nie-stationaire patroon van positiewe outokorrelasie het nie heeltemal uitgeskakel word, sal dit quotask forquot n gedeeltelike verskil deur die vertoon van 'n AR handtekening. Dus, het ons die volgende reël vir die bepaling van wanneer om AR terme voeg: Reël 6: As die PACF van die differenced reeks vertoon 'n skerp donker en / of die lag-1 outokorrelasie positief --i. e. As die reeks verskyn effens quotunderdifferencedquot - dan oorweeg om 'n AR termyn na die model. Die lag waarteen die PACF sny is die aangeduide getal AR terme. In beginsel kan enige outokorrelasie patroon van 'n stationarized reeks verwyder word deur die byvoeging van voldoende outoregressiewe terme (lags van die stationarized reeks) om die voorspelling vergelyking, en die PACF vertel jou hoeveel sulke terme waarskynlik nodig wees. Dit is egter nie altyd die maklikste manier om 'n gegewe patroon van outokorrelasie te verduidelik: soms is dit meer doeltreffend te MA terme (lags van die voorspelling foute) plaas toe te voeg. Die outokorrelasie funksie (ACF) speel dieselfde rol vir MA terme wat die PACF speel vir AR terme - dit wil sê, die ACF vertel jou hoeveel MA terme is waarskynlik nodig wees om die oorblywende outokorrelasie van die differenced reeks te verwyder. As die outokorrelasie is betekenisvol by lag k maar nie op enige hoër lags - d. w.z. As die ACF quotcuts offquot by lag k-- dit dui daarop dat presies k MA terme gebruik moet word in die voorspelling vergelyking. In laasgenoemde geval, sê ons dat die stationarized reeks vertoon 'n quotMA handtekening, quot wat beteken dat die outokorrelasie patroon makliker kan verklaar word deur die toevoeging van MA terme as deur die byvoeging van AR terme. 'N MA handtekening word algemeen geassosieer met negatiewe outokorrelasie op lag 1 - d. w.z. Dit is geneig om op te staan ​​in 'n reeks wat oor differenced effens is. Die rede hiervoor is dat 'n MA termyn quotpartially 'n bevel van breukmetodes kan cancelquot in die vooruitskatting vergelyking. Om dit te sien, onthou dat 'n ARIMA (0,1,1) model sonder konstante is gelykstaande aan 'n Eenvoudige Eksponensiële Smoothing model. Die vooruitskatting vergelyking vir hierdie model is waar die MA (1) koëffisiënt 952 1 stem ooreen met die hoeveelheid 1-945 in die SES model. As 952 1 gelyk is aan 1 is, kom dit ooreen met 'n SES model met 945 0, wat net 'n KONSTANTE model omdat die voorspelling nooit opgedateer. Dit beteken dat wanneer 952 1 gelyk is aan 1 is, is dit eintlik kanselleer die breukmetodes operasie wat gewoonlik in staat stel om die SES voorspel weer anker homself op die laaste waarneming. Aan die ander kant, as die bewegende gemiddelde koëffisiënt gelyk aan 0 is, hierdie model verminder tot 'n ewekansige loop model - d. w.z. dit laat die breukmetodes werking alleen. Dus, as 952 1 is iets groter as 0, is dit asof ons gedeeltelik 'n bevel van breukmetodes kanselleer. As die reeks is reeds effens meer as differenced - d. w.z. As negatiewe outokorrelasie is ingestel - dan sal dit quotask forquot n verskil maak aan gedeeltelik gekanselleer word deur die vertoon van 'n MA handtekening. (Baie arm-swaai aan die gang is hier 'n strenger verduideliking van hierdie effek is gevind in die wiskundige struktuur van ARIMA Models opdragstuk.) Vandaar die volgende addisionele reël: Reël 7: As die ACF van die differenced reeks vertoon 'n skerp donker en / of die lag-1 outokorrelasie negatief --ie As die reeks verskyn effens quotoverdifferencedquot - dan oorweeg om 'n MA termyn na die model. Die lag waarteen die ACF sny is die aangeduide getal MA terme. 'N Model vir die eenhede reeks - ARIMA (2,1,0): Voorheen het ons vasgestel dat die eenhede reeks nodig (ten minste) een einde van nonseasonal breukmetodes word stationarized. Na die neem van 'n nonseasonal verskil - d. w.z. pas 'n ARIMA (0,1,0) model met 'n konstante - die ACF en PACF erwe lyk: Let daarop dat (a) die korrelasie te lag 1 is beduidende en positiewe, en (b) die PACF toon 'n skerper quotcutoffquot as die ACF. In die besonder, die PACF het slegs twee beduidende spykers, terwyl die ACF het vier. So, volgens Reël 7 hierbo, die differenced reeks vertoon 'n AR (2) handtekening. As ons dus stel aan die orde van die AR termyn tot 2 - d. w.z. pas 'n ARIMA (2,1,0) model - ons kry die volgende ACF en PACF erwe vir die residue: Die outokorrelasie op die kritieke lags - naamlik lags 1 en 2 - is uitgeskakel, en daar is geen merkbare patroon in hoër-orde loop. Die tydreekse plot van die residue toon 'n effens kommerwekkende neiging om weg van die gemiddelde dwaal: Die opsomming ontleding verslag toon dat die model nietemin voer baie goed in die tydperk validering, sowel AR koëffisiënte is beduidend verskillend van nul, en die standaard afwyking van die residue is verminder 1,54371-1,4215 (byna 10) deur die byvoeging van die AR terme. Verder is daar geen teken van 'n quotunit rootquot omdat die som van die AR koëffisiënte (0.2522540.195572) is nie naby aan 1. (Eenheid wortels word op meer besonderhede hieronder.) In die geheel gesien, blyk dit 'n goeie model wees . Die (ongetransformeerde) voorspellings vir die model toon 'n lineêre opwaartse neiging geprojekteer in die toekoms: die tendens in die lang termyn voorspellings is te wyte aan die feit dat die model sluit een nonseasonal verskil en 'n konstante term: hierdie model is basies 'n ewekansige loop met groei verfyn deur die toevoeging van twee outoregressiewe terme - dit wil sê twee lags van die differenced reeks. Die helling van die langtermyn-voorspellings (dit wil sê die gemiddelde toename van een tydperk na 'n ander) is gelyk aan die gemiddelde termyn in die model opsomming (0,467566). Die vooruitskatting vergelyking is: waar 956 is die konstante term in die model opsomming (0,258178), 981 1 is die AR (1) koëffisiënt (0,25224) en 981 2 is die AR (2) koëffisiënt (0,195572). Beteken teenoor konstante: In die algemeen, die quotmeanquot term in die opbrengs van 'n ARIMA model verwys na die gemiddeld van die differenced reeks (dit wil sê die gemiddelde tendens as die einde van breukmetodes is gelyk aan 1), terwyl die quotconstantquot is die konstante term wat verskyn op die regterkantste-kant van die voorspelling vergelyking. Die gemiddelde en konstante terme verwant deur die vergelyking: CONSTANT beteken: (1 minus die som van die AR koëffisiënte). In hierdie geval, ons het 0.258178 0.467566 Dienste (1 - ,25224-0,195572) alternatiewe model vir die eenhede reeks - ARIMA (0,2,1): Onthou dat wanneer ons begin om die eenhede reeks analiseer, was ons nie heeltemal seker van die korrekte volgorde van breukmetodes om te gebruik. Een orde van nonseasonal breukmetodes opgelewer die laagste standaardafwyking (en 'n patroon van ligte positiewe outokorrelasie), terwyl twee bestellings van nonseasonal breukmetodes opgelewer 'n meer stilstaande-soek tydreekse plot (maar met eerder sterk negatiewe outokorrelasie). Hier is beide die ACF en PACF van die reeks met twee nonseasonal verskille: Die enkele negatiewe pen op lag 1 in die ACF is 'n MA (1) handtekening, volgens Reël 8 hierbo. So, as ons 2 nonseasonal verskille te gebruik, sou ons ook wil 'n MA (1) termyn, opbrengs 'n ARIMA (0,2,1) model sluit. Volgens Reël 5, sal ons ook wil die konstante term te onderdruk. Hier is dan is die resultate van pas 'n ARIMA (0,2,1) model sonder konstante: Let daarop dat die beraamde wit geraas standaardafwyking (RMSE) is slegs 'n baie effens hoër vir hierdie model as die vorige een (1,46301 hier teenoor 1,45215 voorheen). Die vooruitskatting vergelyking vir hierdie model is: waar theta-1 is die MA (1) koëffisiënt. Onthou dat dit is soortgelyk aan 'n lineêre Eksponensiële Smoothing model, met die MA (1) koëffisiënt wat ooreenstem met die hoeveelheid 2 (1-alfa) in die LES model. Die MA (1) koëffisiënt van 0,76 in hierdie model stel voor dat 'n LES model met alfa in die omgewing van 0.72 ewe goed sou pas nie. Eintlik, wanneer 'n LES model om dieselfde data is toegerus, die optimale waarde van alfa blyk te wees om 0.61 wees, wat nie te ver nie. Hier is 'n model vergelyking verslag dat die resultate van pas die ARIMA (2,1,0) model met 'n konstante toon, die ARIMA (0,2,1) model sonder konstante, en die LES model: Die drie modelle uit te voer byna identies in die skatting tydperk, en die ARIMA (2,1,0) model met 'n konstante verskyn effens beter as die ander twee in die tydperk bekragtiging. Op grond van hierdie statistiese resultate alleen, sou dit moeilik wees om te kies tussen die drie modelle. Maar as ons plot die langtermyn voorspellings gemaak deur die ARIMA (0,2,1) model sonder konstante (wat in wese dieselfde as dié van die LES model is), sien ons 'n beduidende verskil van dié van die vorige model: die voorspellings het 'n bietjie minder van 'n opwaartse neiging as dié van die vorige model - omdat die plaaslike tendens naby die einde van die reeks is 'n bietjie minder as die gemiddelde tendens oor die hele reeks - maar die vertrouensintervalle verbreed baie vinniger. Die model met twee bestellings van breukmetodes aanvaar dat die tendens in die reeks is-time wisselende, dus is dit van mening dat die verre toekoms baie meer onseker as werk die model met slegs een einde van breukmetodes wees. Watter model moet ons kies Dit hang af van die aannames ons is gemaklik maak met betrekking tot die konstantheid van die tendens in die data. Die model met slegs een einde van breukmetodes veronderstel 'n konstante gemiddelde tendens - dit is in wese 'n fyn gestem ewekansige loop model met groei - en dit maak dus relatief konserwatiewe tendens projeksies. Dit is ook redelik optimisties oor die akkuraatheid waarmee dit meer as een tydperk wat voorlê kan voorspel. Die model met twee bestellings van breukmetodes neem 'n tyd wat wissel plaaslike tendens - dit is in wese 'n lineêre eksponensiële gladstryking model - en sy tendens projeksies is ietwat meer meer wisselvallige. As 'n algemene reël in hierdie soort situasie, sou ek aanbeveel die keuse van die model met die laer orde van breukmetodes, ander dinge min of meer gelyk. In die praktyk, ewekansige loop of eenvoudige eksponensiële-glad modelle lyk dikwels beter as lineêre eksponensiële gladstryking modelle werk. Gemengde modelle: In die meeste gevalle, die beste model blyk 'n model wat óf net AR terme of net MA terme gebruik, hoewel dit in sommige gevalle 'n quotmixedquot model met beide AR en MA terme kan die beste geskik is om die data te voorsien. Daar moet egter sorg uitgeoefen toe pas gemengde modelle. Dit is moontlik vir 'n AR termyn en 'n MA termyn aan elke ander effekte te kanselleer. selfs al het beide kan betekenisvolle rol in die model verskyn (soos beoordeel deur die t-statistiek van hul koëffisiënte). So, byvoorbeeld, veronderstel dat die quotcorrectquot model vir 'n tydreeks is 'n ARIMA (0,1,1) model, maar in plaas daarvan jy pas 'n ARIMA (1,1,2) model - d. w.z. jy sluit een addisionele AR termyn en een addisionele MA termyn. Toe die bykomende terme kan eindig verskyn betekenisvolle rol in die model, maar intern kan hulle net werk teen mekaar. Die gevolglike parameterberaming mag dubbelsinnig wees, en die parameter beraming proses kan baie (bv meer as 10) iterasies om saam te kom neem. Vandaar: Reël 8: Dit is moontlik vir 'n AR termyn en 'n MA termyn aan elke ander effekte te kanselleer, so as 'n gemengde AR-MA model lyk die data te pas, ook 'n model met een minder AR termyn en een minder MA termyn probeer --particularly as die parameter ramings in die oorspronklike model vereis meer as 10 iterasies om saam te kom. Om hierdie rede, kan ARIMA modelle nie geïdentifiseer word deur quotbackward stepwisequot benadering wat beide AR en MA terme insluit. Met ander woorde, kan jy nie begin deur die insluiting van 'n paar terme van elke soort en dan gooi die kinders wie se beraamde koëffisiënte is nie betekenisvol nie. In plaas daarvan, jy gewoonlik volg 'n quotforward stepwisequot benadering, en voeg terme van een soort of die ander, soos aangedui deur die voorkoms van die ACF en PACF erwe. Eenheid wortels: As 'n reeks is erg onder - of overdifferenced - d. w.z. As 'n geheel orde van breukmetodes moet bygevoeg of gekanselleer word, is dit dikwels te kenne gegee deur 'n quotunit rootquot in die geskatte AR of MA koëffisiënte van die model. 'N AR (1) model word gesê dat 'n eenheid wortel hê as die beraamde AR (1) koëffisiënt is byna presies gelyk aan 1. (Deur quotexactly gelyk quot ek regtig beteken nie beduidend verskil van. In terme van die koëffisiënte vaandel fout. ) Wanneer dit gebeur, beteken dit dat die AR (1) term word juis 'n eerste verskil, in welke geval jy die AR (1) termyn moet verwyder en voeg 'n bevel breukmetodes plaas naboots. (Dit is presies wat sal gebeur as jy 'n AR (1) model op die ongedifferensiëerde EENHEDE reeks toegerus, soos vroeër opgemerk.) In 'n hoër-orde AR model, 'n eenheid wortel bestaan ​​in die AR deel van die model as die som van die AR koëffisiënte is presies gelyk aan 1. In hierdie geval, moet jy die einde van die AR termyn te verminder deur 1 en voeg 'n bevel van breukmetodes. 'N tyd-reeks met 'n eenheid wortel in die AR koëffisiënte is stationaire --i. e. dit het 'n hoër orde van breukmetodes. Reël 9: As daar 'n eenheid wortel in die AR deel van die model - d. w.z. As die som van die AR koëffisiënte is byna presies 1 - moet jy die aantal AR terme verminder deur een en die orde van breukmetodes verhoog deur een. Net so, is 'n MA (1) model het 'n eenheid wortel hê as die beraamde MA (1) koëffisiënt is presies gelyk aan 1. Wanneer dit gebeur, beteken dit dat die MA (1) term presies kansellasie van 'n eerste verskil, in welke geval, moet jy die MA verwyder (1) termyn en ook aan die orde van breukmetodes verminder deur een. In 'n hoër-orde MA model, 'n eenheid wortel bestaan ​​as die som van die MA koëffisiënte is presies gelyk aan 1. Reël 10: As daar 'n eenheid wortel in die MA deel van die model - d. w.z. As die som van die MA koëffisiënte is byna presies 1 - moet jy die aantal MA terme verminder deur een en die orde van breukmetodes verminder deur een. Byvoorbeeld, as jy pas 'n lineêre eksponensiële gladstryking model ( 'n ARIMA (0,2,2) model) wanneer 'n eenvoudige eksponensiële gladstryking model ( 'n ARIMA (0,1,1) model) voldoende sou gewees het, jy mag vind dat die som van die twee MA koëffisiënte is byna gelyk aan 1. deur die vermindering van die MA orde en die orde van breukmetodes deur een elk, jy die meer gepaste SES model te verkry. 'N voorspelling model met 'n eenheid wortel in die geskatte MA koëffisiënte word gesê noninvertible te wees. Dit beteken dat die residue van die model nie kan beskou word as skattings van die quottruequot ewekansige geluid wat gegenereer die tydreeks. Nog 'n simptoom van 'n eenheid wortel is dat die voorspellings van die model kan quotblow upquot of andersins vreemd optree. As die tyd reeks plot van die langer termyn voorspellings van die model lyk vreemd, moet jy die beraamde koëffisiënte van jou model te gaan vir die teenwoordigheid van 'n eenheid wortel. Reël 11: As die langtermyn voorspellings verskyn wisselvallige of onstabiel is, kan daar 'n eenheid wortel in die AR of MA koëffisiënte wees. Nie een van hierdie probleme ontstaan ​​met die twee modelle hier toegerus, want ons was versigtig om te begin met geloofwaardige bestellings van breukmetodes en toepaslike nommers van AR en MA koëffisiënte deur die bestudering van die ACF en PACF modelle. Meer gedetailleerde bespreking van eenheid wortels en kansellasie effekte tussen AR en MA terme kan gevind word in die wiskundige struktuur van ARIMA Models handout. Regression Gretl Ons sal hierdie vooruitskatting in Gretl uit te voer as die skatte van parameters in Excel is redelik ingewikkeld. In die eerste plek, kan jy dit aflaai van hierdie lêer: Regressie Dataset en laai asseblief Gretl (As jy dit vroeër gedoen haven8217t). Die sigblad Regressie Dataset bevat dieselfde inligting as ons basiese dataset egter was daar n paar transformasies In plaas van aantal besprekings op sekere dag voor die dag van aankoms, ek bereken totaliteit aantal besprekings op sekere dag voor die dag van aankoms. Ons wil voorspel 2013, dus sny ek die tydperk data te 1.10.201 8211 2012/12/30 8211 in dataset blad vir doeleindes van modellering van die Mape vel is uitgebrei deur finale besprekings van tydperk 2013/01/01 8211 2013/12/30 vir die doel van akkuraatheid toets van hierdie metode. Volg my voetstappe hier: 1. let8217s Eerstens belangrike inligting uit Regressie Dataset sigblad. Ek neem aan dat you8217ve reeds geïnstalleer Gretl sagteware 2. Vind die plek waar jy die spreadsheet gered en onthou om die filter in die regte onderste verander van xls om. xlsx 3. Begin invoer by kolom 1 ry 1 4. Nou kan kies 8220model8221 en 8220ordinary minste squares8221 8211 dit sal ons metode van beraming van parameters wees. 5. Kies nou ons afhanklike veranderlike (dit sal finale aantal besprekings op die dag van aankoms 8211 Y0 wees) en nou kan ons kies die onafhanklike veranderlikes 8211 Kom ons probeer volgende stelle: As gevolg van ons model lyk soos: Hoe moet ek gebruik dit as jy wil om te voorspel hoeveel kamers sal bespreek word môre (as môre is die dag van aankoms) jy moet kyk hoeveel kamers is vandag bespreek (vir tomorrow8217s datum) vermenigvuldig die resultaat met 0598 en as voeg 42067. bv vandag is 31 Mei 2014 en ons wil om te voorspel wat sal die aantal finale besprekings vir tomorrow8217s datum: 1 Junie 2014. Ons weet dat ons reeds 87 besprekings vir môre so 42067 0,59887 94 sodat ons kan voorspel dat op 1 Mei sal daar 94 kamers bespreek. b) Net so kan ons modelle met verskillende onafhanklike veranderlikes te skep, 'n paar voorbeelde Ek stel voor nader: 6. So nou kan jy geskep die hele klomp van verskillende lineêre regressie (geskat met OLS) modelle. Hoe om die beste een vir hierdie doel het ek besluit om 7 model gebruik te kies. Hierdie model gebruik aantal besprekings 1,3,7 dae voor aankoms datum as onafhanklike veranderlikes. So ons model lyk soos: Yt42,63 0,536Y1 0,057Y3 0,0097Y7 en ons kan waardes gebruik vanaf 2013 tot voorspelling en Mape bereken. Die berekeninge is in die Regressie Dataset sigblad in 8220MAPE8221 Plaat, as 'n resultaat wat ons bereik Mape van 5,7 Wat is die kleinste so lei tot dusver. Dit beteken ook dat hierdie voorspelling metode is die beste tot dusver (op ons dataset) Deel Go to: - Search engine Archives2015-10-19 weergawe 2015d varnames () funksie by te voeg: soortgelyk aan VARNAME (), maar gee 'n verskeidenheid van snare gegee 'n lys argument - movavg () funksie: voeg opsie om 'n spesifieke initializer vir die eksponensiële bewegende gemiddelde verskaf ook verbeter die ooreenstemmende GUI - setobs opdrag: verskaf meer buigsaam middel van die opstel van name paneel groep by die gebruik van die opsie --panel-groepe - tabprint en eqnprint opdragte: afkeuren die sintaksis f lêernaam ten gunste van --outputfilename - modtest opdrag: respekteer die --quiet en --silent opsies wanneer die toets is op 'n multi-vergelyking model - document paar ongedokumenteerde accessor veranderlikes - Maak 'n paar foute boodskappe meer spesifieke en eksplisiete - Voeg nuwe funksie pakket Guide to menu Help - data-redigering sigblad: verbeter opmaak van waardes - GUI funksie pakket redakteur: verdere verbeterings en uitbreidings - Reageer: implementeer Kilians vooroordeel regstelling proses behoorlik - fix fout: moontlike data korrupsie op die lees van 'n GDT lêer met subnormale waardes - fix fout: die gebruik van opsies met die data opdrag is afgebreek in die GUI program Bron: README, opgedateer 2015/10/19 Aanbevole Projekte PSPP is 'n program vir statistiese ontleding van monsters data Deals Dankie vir jou hulp hou SourceForge skoon. Klik URL instruksies: Regs-kliek op die advertensie, kies Kopieer Link, dan plak hier → Prestaties (Dit kan nie moontlik wees met 'n paar vorme van advertensies) SourceForge2011-02-24 weergawe 1.9.4 - Verander die standaard ewekansige getal kragopwekker van GLibs implementering van die Mersenne Twister om die SIMD-georiënteerde Fast Mersenne Twister - Stel addons: goedgekeurde funksie pakkette wat verteenwoordig in die GUI spyskaarte - Voeg 'n --accessors opsie om die varlist opdrag, om die lys van beskikbare accessor (dollar) veranderlikes blootstel - Voeg meer paneel data grafiese opsies - time-reeks groep beteken en boxplots deur 'n groep - en herontwerp die GUI vir paneel erwe - GUI-kode: verander om gebou teen gtk3 toelaat, met 'n instel opsie enable-gtk3 - GUI ikoon View: gee 'n grafiese voorstelling van gered bundels - dialoog GUI vir 'n beroep gebruiker-gedefinieerde funksies: verskeie verbeterings - GUI toegang tot X-12-ARIMA: gee opsie van skryf en redigering x12a. spc lêer - GUI toets-statistiek sakrekenaar: los 'n fout in die een-variansie toets - New accessor, VMA: gekry die vektor bewegende gemiddelde vorm van 'n VAR of VECM - Nuwe funksie, die werwing van (): gee die posisie van 'n reeks binne 'n vernoem lys of nul as die reeks is nie teenwoordig - Nuwe funksie, isconst (): bepaal of 'n reeks of vektor het 'n konstante waarde, en opsioneel toetse vir óf time-invariansie of deursnee-invariansie vir paneel-datareeks - Nuwe funksie, strsub (): vervang 'n bepaalde plaasvervanger vir 'n bepaalde sub-string in sy eerste (string) argument - Nuwe funksie, ngetenv (): kry die numeriese waarde van veranderlike in die omgewing - skatting opdrag: dokumenteer die --quiet vlag en ook in staat stel die --quiet opsie vir stelsel - opsomming opdrag: voeg 'n opsie om summiere statistieke druk vir die kolomme van 'n naam van matrix - outfile opdrag: voeg fasiliteit om uitset te lei na stderr of stdout - setobs opdrag: voeg opsie om waarneming etikette te heg van 'n naam van lêer - heckit opdrag: oorskakel na gebruik van 'n analitiese Hessiaan vir die kovariansiematriks - Nuwe funksie, errmsg (): Indien die Gretl fout boodskap wat verband hou met 'n gegewe heelgetal fout kode - Nuwe funksie, rownames (): vul die colnames () funksie vir matrikse - Nuwe funksie MRL () implemente beperk kleinste kwadrate beraming vir data in matriksvorm - die STK () funksie (kolom standaardafwykings): voeg 'n opsionele tweede argument om die deler beheer - Nuwe stel veranderlike, matrixmask, wat gebruik kan word om die ingesluit Waarnemings beheer wanneer die bou van matrikse vanaf reeks - Toegangers toets en pvalue: veralgemeen na matriks waardes toelaat (bv uit die coint2 opdrag) ook verseker dat hierdie waardes kry aangeteken wanneer die gebruik van beperk in verband met 'n stelsel beramer soos SUR - vangs wysiger vir opdragte: maak hierdie vangs 'n groter verskeidenheid van foute - Funksies CORR (), cov () en fcstats ( ): aanvaar twee vektor argumente in die plek van twee reekse - Laat skrap plaaslike matrikse binne funksies - Verwyder afgekeur aliasse noecho en saad - Verwyder oortollige funksie makemask - fix sommige geheue lekkasies in die Gretl GUI - Storage van data in GDT lêers: die verhoging van die presisie vir afgelei reekse soos logs - fix: herstel model telling by uittrede uit die gebruiker-gedefinieerde funksies - fix fout: verkeerde ontleding van command line met 'n lêernaam wat links en / of reg hakies sluit - fix fout: die EG accessor vir Error Correction terme geproduseer slegte resultate vir VECMs waar die beladings (alfa) terme geskat onderhewig aan beperkings - fix fout: skattings kan buite werking te kry vir 'n paar vergelyking stelsels as die konstante onder die voorspellers nie in die eerste plek gegee - fix fout: die verskil opdrag toegepas op 'n voorsprong van 'n reeks kon produseer onwaar waardes met paneel data - fix fout: segfault met geneste lusse wanneer die buitenste lus resamples die dataset en die binneste een genereer 'n reeks - fix fout: die funksie isnull () het gebreek toe die argument is die naam van 'n stringveranderlike - Fix fout: verkeerde ontleding van ARIMA opdrag met nie vol AR lags spesifikasie, bv ARIMA 1 1 y - Fix fout: die eenheid accessor vir paneel data het gebreek - Fix fout: die kalmant accessor is nie korrek werk vir die geval van 'n filter wat-time wisselende matrikse in diens - Fix fout: wanneer kompaktering n dataset met behulp van die einde - van-tydperk opsie, kan 'n mens bruikbare waarneming weggegooi - fix foute 3180774 en 3183721 (64-bit bou kwessies) - MS Windows: update GTK stapel en Gnuplot Bron: README. txt, opgedateer 2011/02/24 Aanbevole Projekte PSPP is 'n program vir statistiese ontleding van monsters data Deals Dankie vir die hulp hou SourceForge skoon. Klik URL instruksies: Regs-kliek op die advertensie, kies Kopieer Link, dan plak hier → Prestaties (Dit kan nie moontlik wees met 'n paar vorme van advertensies) SourceForge