Basit hareketli ortalama modeli

R ile Zaman Serisi Analizi

David S. Matteson

Associate Professor at Cornell University

Basit hareketli ortalama modeli

Basit hareketli ortalama (MA) modeli:

$ Today = Mean + Noise + Slope * (Yesterday's Noise)$

Daha resmî olarak:

burada $ \epsilon_t$ ortalaması sıfır beyaz gürültüdür (WN).

Üç parametre:

  • Ortalama $\mu$
  • Eğim $\theta$
  • WN varyansı $\sigma^2$
R ile Zaman Serisi Analizi

MA süreçleri - I

$ Today = Mean + Noise + Slope * (Yesterday's Noise)$

$$Y_t = \mu + \epsilon_t + \theta\epsilon_{t-1}$$

  • Eğer eğim $\theta$ sıfırsa:

$Y_t = \mu + \epsilon_t$

Ve $Y_t$ Beyaz Gürültüdür $(\mu, \sigma_{\epsilon}^2)$

R ile Zaman Serisi Analizi

MA süreçleri - II

$Today = Mean + Noise + Slope * (Yesterday's Noise)$

$$Y_t = \mu + \epsilon_t + \theta\epsilon_{t-1}$$

  • Eğer eğim $\theta$ sıfır değilse $Y_t$, hem $\epsilon_t$ hem de $\epsilon_{t-1}$'e bağlıdır

Ve ${Y_t}$ süreci otokorelidir

  • $\theta$ büyükse otokorelasyon daha yüksektir

  • $\theta$ negatifse seri salınımlı olur

R ile Zaman Serisi Analizi

MA örnekleri

R ile Zaman Serisi Analizi

Otokorelasyonlar

MA modelinde yalnızca gecikme 1 otokorelasyonu sıfırdan farklıdır.

R ile Zaman Serisi Analizi

Hadi pratik yapalım!

R ile Zaman Serisi Analizi

Preparing Video For Download...