Membiarkan {Xt}{Xt}\left\{X_t\right\} menjadi proses stokastik yang dibentuk dengan menggabungkan iid draw dari proses AR (1), di mana setiap draw adalah vektor dengan panjang 10. Dengan kata lain, {X1,X2, ... ,X10}{X1,X2,…,X10}\left\{X_1, X_2, \ldots, X_{10}\right\} adalah realisasi dari proses AR...
Saya punya dua seri waktu (parameter model untuk pria dan wanita) dan bertujuan untuk mengidentifikasi model ARIMA yang tepat untuk membuat perkiraan. Rangkaian waktu saya terlihat seperti: Plot dan ACF menunjukkan non-stasioner (paku ACF terputus sangat lambat). Jadi, saya menggunakan...
Katakanlah saya memiliki deret waktu pengamatan dan saya menghitung ukuran varians deret waktu itu sebagai standar deviasi (SD) di jendela putar lebar dan jendela itu dipindahkan dalam langkah waktu tunggal atas rangkaian. Asumsikan lebih lanjut bahwa , di mana adalah jumlah pengamatan, dan bahwa...
Saya mengikuti artikel wiki ini yang berhubungan dengan kriging biasa Sekarang matriks kovarians saya terlihat seperti ini, untuk 4 variabel 1 0.740818220681718 0.548811636094027 0.406569659740599 0.740818220681718 1 0.740818220681718 0.548811636094027 0.548811636094027 0.740818220681718 1...
Dataset yang saya gunakan berisi data pendapatan per area. Nilai-nilai tidak terdistribusi normal seperti yang ditunjukkan pada diagram berikut. Global Moran's I menunjukkan pola spasial yang signifikan dan Local Moran's I menemukan titik-titik panas dan dingin yang signifikan (menurut nilai-p)....
Saya memiliki serangkaian pengamatan, tidak tergantung waktu. Saya bertanya-tanya apakah saya harus menjalankan tes autokorelasi? Menurut saya itu tidak masuk akal, karena tidak ada komponen waktu dalam data saya. Namun, saya benar-benar mencoba uji LM korelasi serial, dan ini menunjukkan...