Лекция 8 презентация

Содержание

Случайная функция Это функция неслучайного аргумента, которая при каждом фиксированном значении аргумента является случайной величиной Случайный процесс Неслучайный аргумент t-время

Слайд 1Лекция 8
Анализ временных рядов
Спектральный анализ (разложение в ряд Фурье, периодограмма)


Слайд 2Случайная функция
Это функция неслучайного аргумента, которая
при каждом фиксированном значении аргумента

является случайной величиной

Случайный процесс

Неслучайный аргумент t-время


Слайд 3Статистические характеристики случайной функции (изучает корреляционная теория)
1. Математическое ожидание - неслучайная

функция -
при каждом значении t = мат. ожиданию сечения.

2. Дисперсия - неслучайная функция,
состоит из дисперсий сечений.

3. Корреляционная функция (автокорреляция)
равна коэффициенту корреляции между двумя
сечениями..

Слайд 4Стационарный случайный процесс
1.Математическое ожидание постоянно (стационарность в широком смысле).
2. Автокорреляционная функция

зависит
только от разности аргумента.

В.Е. Гмурман. Теория вер. и мат. статистика. Стр. 386-449


Слайд 5Анализ временных рядов
Временной ряд - реализация
(траектория, выборочная функция)
случайной функции.
временным

рядом называют последовательность
наблюдений, упорядоченных по времени

Аргумент (t) дискретно меняется через равные
промежутки.


Слайд 6Временной ряд
Реализация случайного процесса -
неслучайная функция аргумента t (времени)

- результат экспериментов (опытов).

Временной ряд (случайная последовательность)
Аргумент (t) дискретно меняется через равные
промежутки.

Слайд 7Визуализация временного ряда
месячные международные авиаперевозки (в тысячах)
в течение 12 лет.
(Бокс

и Дженкинс, 1976, стр. 531)



Слайд 8Модель временного ряда
Y(t) = f(t)+g(t)+ε(t)
случайная составляющая
периодическая (сезонная) составляющая

тренд


Слайд 9Анализ тренда
Не существует "автоматического" способа
обнаружения тренда в временном ряде.
Два

распространенных способа:
1) если тренд монотонный (возрастает или убывает), то используется регрессионный анализ;
2) если большая ошибка (разброс в значениях), то сначала делают сглаживание (окнами), потом регрессионный анализ.


Слайд 10Анализ периодической (сезонной) составляющей
1. Анализ автокорреляций (процесс авторегрессии
и скользящего среднего АРПСС

- модель не
известна. Прогноз по предыдущим
значениям с осреднением)
2. Анализ Фурье. Периодограмма.
Отличие от АРПСС и
экспоненциального сглаживания -
периоды заранее неизвестны.

Слайд 11Анализ Фурье
модель


Слайд 12Оценки коэффициентов по МНК


Слайд 13Оценки коэффициентов по МНК (продолжение)


Слайд 14Модель с амплитудой и фазой


Слайд 15Периодограмма или линейчатый спектр Фурье
Интенсивность k-той гармоники


Слайд 16Оценка дисперсии величины x(ti)


Слайд 171. Выделение значимых гармоник по критерию Фишера


Слайд 18Выделение значимых гармоник по вкладу доминирующих гармоник в дисперсию


Слайд 19Модель после выделения гармоник


Слайд 20Алгоритм расчета коэффициентов разложения в ряд Фурье


Слайд 21Алгоритм расчета коэффициентов разложения в ряд Фурье


Слайд 22Алгоритм расчета коэффициентов разложения в ряд Фурье


Слайд 23Алгоритм расчета коэффициентов разложения в ряд Фурье


Слайд 24Литература
http://education.iet.ru/files/text/econometrics/lect/


Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика