ავტორეგრესიის მოდელში, ჩვენ წინასწარმეტყველებთ ინტერესის ცვლადს ცვლადის წარსული მნიშვნელობების წრფივი კომბინაციის გამოყენებით ტერმინი ავტორეგრესია მიუთითებს, რომ ეს არის ცვლადის რეგრესია თავის წინააღმდეგ.. … ეს ჰგავს მრავალჯერადი რეგრესიას, მაგრამ yt-ის, როგორც პროგნოზირების ჩამორჩენილი მნიშვნელობებით.
როგორ აღწერთ ავტორეგრესიულ მოდელს?
რა არის ავტორეგრესიული მოდელი? ავტორეგრესიული (AR) მოდელი წინასწარმეტყველებს მომავალ ქცევას წარსული ქცევის საფუძველზე. იგი გამოიყენება პროგნოზირებისთვის, როდესაც არის გარკვეული კორელაცია დროის სერიების მნიშვნელობებსა და მათ წინ უსწრებს და შემდგომ მნიშვნელობებს შორის.
რა არის ავტორეგრესიული მოდელის საშუალო?
პატრიცია კასტანიო. ავტორეგრესიული მოდელი ან AR მოდელი, არის შემთხვევითი პროცესის ტიპის წარმოდგენაეს მოდელი სასარგებლოა წარსული ქცევის საფუძველზე მომავლის პროგნოზირებისთვის. მაგალითად, ეს მოდელი შეიძლება გამოყენებულ იქნას გარკვეული დროით ცვალებადი პროცესების აღსაწერად ბუნებაში, ეკონომიკაში და ა.შ.
ვინ გამოიგონა ავტორეგრესიული მოდელი?
ეს მოდელები წარმოიშვა 1920-იან წლებში უდნი იულის, ევგენ სლუცკის და სხვების ნაშრომებში ავტორირეგრესიების პირველი ცნობილი გამოყენება იყო იულის 1927 წლის ანალიზში. -მზის ლაქების სერიული ქცევა (Klein 1997, გვ. 261). ავტორეგრესია აშკარად აყალიბებს პროცესის პირობით საშუალოს.
რა არის AR დროის სერიებში?
AR ( ავტო-რეგრესიული ) მოდელი ნებისმიერი კონკრეტული კომპანიის X აქციის ფასი შეიძლება დამოკიდებული იყოს ყველა წინა აქციების ფასებზე დროის სერიაში. ამ ტიპის მოდელი ითვლის წარსული დროის სერიების რეგრესიას და ითვლის აწმყო ან მომავალ მნიშვნელობებს სერიაში, რომელიც ცნობილია როგორც ავტო რეგრესიის (AR) მოდელი.
