تتحرك من المتوسط - الجمع

سوف غالبا ما تواجه تدوين التوليف عند النظر في، أو أداء، التحليل الإحصائي للبيانات البيولوجية تخيل أنك تقوم بإجراء تجربة بسيطة مقارنة وزن مجموعتين من الفئران، واحدة التي تم تغذية نظام غذائي عالي الدهون ومجموعة السيطرة على نظام غذائي طبيعي طالب الدراسات العليا كنت تعمل مع يقول أنه يمكنك حساب متوسط ​​أو وزن يعني كل السكان على النحو التالي. ماذا يقول هذا التدوين في الواقع لفهم ذلك، يجب أن تعرف كيفية قراءة التجميع تدوين. تحقيق التجميع Notation. We سوف تركز فقط على فهم التوليف تدوين لعلوم الحياة، فمن المهم أن تكون قادرة على اتخاذ تدوين الجمع التي أعطيت لك ومعرفة ما يعنيه مما هو عليه للتعبير عن مبلغ معين في الجمع التدوين. تمثيل التدوين هو تستخدم كمضغوط تمثل مجموعة من الأرقام على سبيل المثال، لنفترض أننا نريد أن يكتب مضغوط المجموع التالي 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15.Sums من الأرقام، مثل واحد أبوف e، وغالبا ما تسمى سلسلة لكتابة مضغوط السلسلة أعلاه، ونحن نستخدم تدوين الجمع التالي. للفهم كيف يمثل هذا التدوين المبلغ أعلاه، ونحن كسر تدوين التسمية إلى قطع. يكون الجمع عادة ما يعتمد على مؤشر المجموع وهذا هو، كما يزيد مؤشر من الحد الأدنى إلى الحد الأعلى، المصطلحات في سلسلة عادة ما تتغير في هذه الحالة، ونحن تلخيص الأرقام ال 15 الأولى، وبالتالي فإن المؤشر نفسه يمثل الأرقام التي نقوم بتجميعها. نأخذ في الاعتبار التوليف التالي. حيث توضح الأقواس أن كلا المصطلحين هما جزء من المجموع في هذه الحالة، يبدأ الفهرس i عند 0 وينتهي عند 4 يمكننا كتابة المصطلحات في المجموع ك i يزيد من 0 إلى 4 عن طريق استبدال كل قيمة i ومن ثم تجميع الأرقام على النحو التالي. 5 2 0 5 2 1 5 2 2 5 2 3 5 2 4. مثال آخر يتضمن تدوين التوليف يعطى من قبل. يمكننا أن نأخذ هذا التدوين المضغوط وكتابة المصطلحات في المجموع كما. 1 2 1 2 2 1 3 2 1 4 2 1 5 2 1 6 2 1. المبالغ التي نظرنا إليها حتى الآن هي مبالغ محدودة بحدود علوية وسفلية محدودة ويمكن أيضا أن تكون المبالغ لانهائية مثل المؤشر العلوي يساوي على سبيل المثال، سوم تعطى by. means لتجميع عدد لا حصر له من المصطلحات as. The قيمة مبلغ لانهائي قد يكون في هذه الحالة المجموع هو لانهائية هذا هو موضوع أكثر حساسية التي ستتم مناقشتها في قسم لاحق. استخدام تدوين الجمع لتمثيل الحساب الحسابي. يمكننا أيضا استخدام التدوين التجميعي لتمثيل الوسط الحسابي أو متوسط ​​مجموعة بيانات معينة على وجه التحديد، إذا أخذنا عينات من عدد السكان. يمكننا التعبير عن المتوسط ​​كما. على سبيل المثال، إذا كنا عينة 5 أفراد في مجتمع والعثور على أوزانهم لتكون 134، 203، 156، 115، و 189 جنيه، نحسب متوسط ​​الوزن كما. باستخدام تدوين المنتج لحساب هندسي متوسط. مثل الجمع تدوين، يتم استخدام تدوين المنتج أيضا لكتابة مضغوط المنتج من العديد شروط لاستخدام تدوين المنتج نستبدل لتمثيل تشغيل المجموع مينغ مع لتمثيل عملية الضرب وبعبارة أخرى، سيتم ضرب المصطلحات بدلا من لخص ل example. is طريقة بسيطة للدلالة 1 2 n 1 n يمكن أن تستخدم تدوين المنتج لتمثيل المتوسط ​​الهندسي على وجه الخصوص، فإن المتوسط ​​الهندسي من n قيم عينة إيجابية يتم حسابها كما. باستخدام العينة أعلاه من الأوزان، نجد متوسط ​​الوزن الهندسي ليكون. الآن محاولة بعض المشاكل التي تختبر معرفتك الرياضيات تدوين. McClellan مؤشر الملخص. مؤشر تلخيص مكليلان. التي وضعتها شيرمان وماريان مكليلان، مؤشر تلخيص ماكليلان هو مؤشر اتساع مستمد من مذبذب مكليلان وهو مؤشر اتساع على أساس صافي السلف القضايا المتقدمة قضايا أقل انخفاضا مؤشر التوسيم هو مجرد مجموع تشغيل قيم مذبذب ماكليلان على الرغم من أنه يسمى مؤشر التوليف، والمؤشر هو حقا مذبذب يتذبذب فوق وتحت خط الصفر على هذا النحو، يمكن اشتقاق إشارات من الاختلافات الهبوطية الصاعدة، حركة اتجاهية و كروسوفرز المركزية يمكن أيضا تطبيق متوسط ​​متحرك لتحديد الانتكاسات والهبوط. يوفر خيارين لمؤشر التلميح ماكليلان غير المعدلة وصافيها المعدل المعدل صافي السلف هو المؤشر الأساسي المستخدم لحساب مذبذب مكليلان، وبالتالي تمديد مؤشر صافي السلف هو مجرد عدد من القضايا المتقدمة أقل عدد من القضايا المتناقصة هذا العدد هو تستخدم لحساب سوماتيون إندكس المعدل المعدل صافي السلف التقليدية يساوي صافي السلف مقسوما على السلف زائد الانخفاضات ويبين هذا صافي السلف النسبية إلى المجموع، مما يجعل من الممكن لمقارنة القيم على مدى فترة طويلة من الزمن تركز هذه المقالة على المعدل المعدل مؤشر الترجيح انظر مقالة مكيللان مذبذب لمزيد من التفاصيل المعدل الصافي صافي السلف. المؤشر ترتفع عندما يكون مذبذب مكليلان موجبا وينخفض ​​عندما مذبذب مكليلان هو سلبية أرقام إيجابية الموسعة في مذبذب مكليلان تسبب مؤشر التوجهات إلى الاتجاه العالي على العكس من ذلك، والقراءات السلبية الموسعة تسبب مؤشر التوجهات إلى انخفاض. لأن o وطبيعة التراكمي، ومؤشر التجميد هو نسخة أبطأ من مذبذب مكليلان مؤشر يعبر خط الصفر مرات أقل، أشكال الاختلافات أقل في كثير من الأحيان وتنتج إشارات أقل بشكل عام في حين أن مذبذب مكليلان يمكن استخدامها على المدى القصير والمتوسط ​​الأجل يتم استخدام مؤشر التجميد بشكل عام للتوقيت المتوسط ​​والطويل الأجل. هناك ثلاثة إشارات أساسية أولا، فإن مؤشر التخصيص يفضل عموما الثيران عند الإيجابية والدببة عندما تكون سلبية ثانيا، يمكن للخبراء البيانيين البحث عن الاختلافات الصعودية والهبوطية إلى استباق الانعكاسات ثالثا، يمكن للمخططين تحديد حركة الاتجاه لتحديد التحيز الصاعد أو الهابط. ناسداك السلبية التحيز. قبل النظر في إشارات محددة، لاحظ أن مؤشر تاسداك ناسداك لديه التحيز النزولي على المدى الطويل وذلك لأن لديه خط ناسداك أد أيضا التحيز الهابط على المدى الطويل هذا التحيز ينبع من متطلبات الإدراج التي ليست صارمة مثل بورصة نيويورك ناسداك مليء أوبستارتس في الصناعات بدءا من التكنولوجيا الحيوية إلى التكنولوجيا إلى الطاقة البديلة قد تكون هناك إمكانات صعودية كبيرة، ولكن هناك أيضا خطر الفشل المطلق والشطب الأسهم الاتجاه إلى أسفل كما يصبح الفشل خيار الشركات التي تفشل في نهاية المطاف إزالة من المؤشر، ولكن تأثيرها السلبي على هذه المؤشرات اتساع لا يزال قائما. هذا التحيز السلبي لا يؤثر على الحركات قصيرة الأجل أو متوسطة الأجل ولكنه يظهر بوضوح على المخططات طويلة الأجل تظهر الرسوم البيانية أعلاه مؤشر ناسداك التجميعي ناسي ومؤشر نيس للخصم نيسي من أغسطس 2002 حتى أغسطس 2010 ثماني سنوات لاحظ كيف ارتفع مؤشر ناسداك من 2003 حتى 2007 على الرغم من الاتجاه الصعودي المتعدد السنوات في بورصة ناسداك، فقد قضى مؤشر تاسيس ناسداك مزيدا من الوقت في المنطقة السلبية، كما انحنى خط ناسداك أد إلى الارتفاع. كما ارتفع مؤشر نيويورك كومبوسيت من 2003 حتى 2007 على النقيض من مؤشر ناسداك الإصدار، قضى مؤشر تطفؤ في بورصة نيويورك المزيد من الوقت في المنطقة الإيجابية و نيس أد خط اتجهت أعلى خط الاتجاه الأخضر الوقت بأكمله. إيجابية مقابل سلبي. مثل العديد من مؤشرات التذبذب الزخم يوفر مؤشر التذبذب تحيزا صعوديا أو هبوطيا عندما يكون فوق أو تحت خط الوسط الصفر هذا منطقي لأن الزجاج نصف كامل عندما إيجابية ونصف فارغة عندما السلبية سيكون مؤشر التصفية إيجابية عندما كان مذبذب مكليلان إيجابية إلى حد كبير لفترة طويلة من الزمن يستغرق أكثر من سلبية واحدة سلبية لدفع مؤشر التجميد إلى منطقة سلبية إيجابية في الواقع، فإنه عادة ما يستغرق عدة قراءات إيجابية لدفع مؤشر التجميد إلى منطقة إيجابية والحفاظ عليه في المنطقة الإيجابية هذا هو لماذا مؤشر التوفير هو الأنسب للتحليل المتوسط ​​الأجل أو الطويل الأجل. ويبين الرسم البياني أدناه مؤشر تلخيص بورصة نيويورك مع نيويورك المركب يظهر الضوء الأحمر عندما انتقل المؤشر إلى المنطقة السلبية وظلت سلبية القيم السلبية المستمرة من يونيو إلى ديسمبر 2008 تزامن مع اتجاه هبوطي موسع في نيويورك مركب على العكس من ذلك، القيم الإيجابية الموسعة من أبريل إيل إلى مايو 2009 تزامنت مع اتجاه صعودي موسع في نيويورك مركب مثل جميع المؤشرات، ومؤشر التصفية ليست مثالية وسوف يكون هناك سطوح أو فترات عندما صفر خط عمليات الانتقال لا تستمر طويلا. يمكن للاهتراء أيضا قرص القيم الإيجابية والسلبية المطلوبة ل الميل الصاعد أو الهابط يظهر الرسم البياني التالي نفس الفترة الزمنية لمؤشر قمة نيويورك و ني كومبوسيت بدلا من خط الصفر، يتم تعيين العتبة الصاعدة عند 500 ويتم تعيين العتبة الهابطة عند -500 يتم تشغيل إشارة الثور على المدى الطويل عندما يتحرك مؤشر التخصيص فوق 500 وسيظل ساري المفعول حتى يتحرك المؤشر إلى ما دون -500 وبالمثل، يتم تشغيل إشارة الدب الطويل المدى عند تحرك مؤشر التذبذب دون -500 ويظل ساريا حتى يتحرك المؤشر فوق 500 بدلا من 10 إشارات في ثلاثة سنوات باستخدام الصفر الصليب، كانت هناك إشارات اثنين فقط باستخدام الصليب 500-500 القبض على مؤشر التصفية الاتجاه الهبوطي الطويل من أغسطس 2008 حتى أبريل 2009 والاتجاه الصعودي الطويل من أبريل 2009 حتى يوليو y 2010 والعد لاحظ كيف أن المنطقة ما بين 300 و 500 كانت بمثابة مقاومة في عامي 2007 و 2008 الأسهم الزرقاء وبالمثل، فإن -300 إلى -500 منطقة تصرفت في يونيو 2010. ويمكن استخدام الحركة المتحركة. المتوسط ​​المتحرك للمؤشر التجميعي لتحديد المنعطفات المنعطفة والهبوطية يعتمد طول المتوسط ​​المتحرك على نمط التداول أو الاستثمار والإطار الزمني المتوسط ​​المتحرك القصير 5 أيام سيولد إشارات أسرع ولكن سيكون هناك المزيد من الرسوم البيانية وسيتأثر المتوسط ​​المتحرك الأطول ب 20 يوما بت وسوف يكون هناك عدد أقل من الرسوم البيانية هو التبادل الأبدية في التحليل الفني المزيد من السرعة يعني المزيد من الرسوم البيانية أقل سرعة يقلل من الرسوم البيانية على حساب الإدخالات في وقت لاحق. الرسم البياني أدناه يظهر مؤشر تلخيص نيويورك مع 20 يوما سما الوردي حتى مع هذا الوسيط لا يزال هناك الكثير من الإشارات والمنعطفات وكانت بعض الإشارات كبيرة، وبعضها لم يكن وبعضها تنتج مناشير تسلط المناطق البرتقالية تسليط الضوء على انحرافات عندما كان هناك ثلاثة متوسطات الصلبان داخل داخل الإطار الزمني القصير نسبيا. يمكن أن تساعد الاختلافات البالية والانحرافية في مؤشر التوليف على عكس الانعكاسات في الفهرس الأساسي. ومع ذلك، لا تؤدي جميع الاختلافات إلى انعكاسات أو تحركات ممتدة. كما هو الحال دائما، هو فصل الاختلافات القوية عن الاختلافات الضعيفة يحدث اختلاف صعودي عندما يشكل مؤشر التذبذب أدنى مستوى منخفض ويشكل المؤشر أدنى مستوى منخفض على الرغم من أن المؤشر الأساسي قد تحرك إلى مستويات جديدة، إلا أن الانخفاض الأعلى في مؤشر التجميد يظهر تحسن الاتساع. يشكل الاختلاف الهبوطي عندما يسجل مؤشر التذبذب قمة منخفضة، ارتفاع أعلى على الرغم من أن المؤشر الأساسي انتقل إلى أعلى مستوى جديد، فشل مؤشر التجميد في تجاوز ارتفاعه السابق وأظهر اتساعا متدهورا. ويجب على الباحثين محاولة التمييز بين الاختلافات الصغيرة غير الهامة والاختلافات القوية الأكبر وبالإضافة إلى ذلك، الاختلافات الهبوطية في اتجاه صعودي قوي هي أكثر عرضة للفشل - وكذلك الاختلافات الصاعدة في اتجاه هبوطي قوي ديفرغين الضحلة سيز التي تشكل على مدى بضعة أسابيع أكثر المشتبه بهم من الاختلافات الحادة التي تشكل أكثر من 1-4 أشهر. ويبين الرسم البياني أدناه مؤشر ناسداك التلخيص مع ناسداك كان هناك ثلاثة اختلافات صعودية في النصف الأول من الرسم البياني وأربعة اختلافات هبوطية في النصف الثاني تم إضافة سما 20 يوم لتأكيد حركة لاحقة في اتجاه الاختلافات على سبيل المثال، تظهر الخطوط الخضراء الرأسية مؤشر التذبذب يتحرك فوق سما 20 يوما بعد الاختلاف الصعودي باستثناء الاختلاف الصاعد الأخير، كانت الاختلافات الهبوطية أكثر حدة وشملت الأطر الزمنية الأطول لاحظت أيضا أن الاختلافات الصاعدة حدثت خلال اتجاه صاعد قوي هذه الاختلافات لم تلحظ على التراجع القصير في هذا الاتجاه الصعودي، لكنها لم تنبئ تراجع موسع أو انعكاس كبير. في حين أن مذبذب ماكليلان يضع قليلا الزخم في خط أد، ومؤشر التصفية يأخذ قليلا من خلال تباطؤ مذبذب ومؤشر التصفية هو أيضا خطوات قليلة جدا إزالتها من المؤشر الأصلي، وهو صافي السلف وبعبارة أخرى، فإنه يأخذ ثلاثة حسابات منفصلة لإنتاج قيم مؤشر الملخص أول خطوات المشتقات هي إما لمدة 19 يوما من صافي السلف و إما اليوم 39 يوما من صافي السلف والمشتق الثاني هو مكليلان مذبذب، وهو إما 19 يوما من صافي السلف أقل إما 39 يوما من صافي السلف والمشتقة الثالثة هي مؤشر التوليف، وهو تراكمي مذبذب مكللان كل تغييرات حسابية إضافية صافي السلف من شكله الأصلي هذا ليس دائما سيئة ، ولكن يجب على المخططين أن يضعوا ذلك في الاعتبار عند مقارنة مؤشر التجميد مع المؤشر المقابل، ناسداك أو نيويورك المركب كما هو الحال مع جميع المؤشرات، ينبغي تأكيد إشارات مؤشر التلخيص مع مؤشرات أخرى أو تقنيات التحليل الفني. يمكن للمستخدمين شاربشارتس رسم نسبة - مؤشر التجمیع المعدل ل نيس نيسي أو ناسداك ناسي رموز مؤشر التجمیع غیر المعدلة التقلیدیة ھي نيسيت و ناسيت، علی التوالي ھذا المؤشر s يمكن أن تظهر في نافذة المخطط الرئيسي أو في نوافذ المؤشر أعلاه وأدناه يوضح المثال أدناه مؤشر التخصيص كمؤامرة خط في إطار المخطط الرئيسي مع الفهرس الأساسي وراء ذلك هذا يجعل من السهل مقارنة المنعطفات في المؤشر مع المنعطفات في المؤشر تمت إضافة سما 20 يوما إلى مؤشر التمايز لتحديد المنعطفات. كما تم إضافة مؤشر التخصيص كمؤشر باستخدام نسق الرسم البياني هذا يجعل من السهل التعرف على الصلبان فوق وتحت خط الصفر المؤشر الأساسي ناسداك هو أيضا (1) النماذج المتوسطة المتحركة نماذج ما. قد تتضمن نماذج سلسلة الوقت المعروفة باسم نماذج أريما مصطلحات الانحدار الذاتي أو المصطلحات المتحركة المتوسطة في الأسبوع الأول، تعلمنا أن مصطلح الانحدار الذاتي في نموذج السلاسل الزمنية للمتغير شت هو قيمة متخلفة من شت على سبيل المثال، مصطلح تأخر الانحدار 1 هو x t-1 مضروبا في معامل يعرف هذا الدرس المصطلحات المتحركة المتوسطة. المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​في نموذج السلاسل الزمنية هو خطأ سابق متعدد (1)، سيغما 2w، بمعنى أن الوزن متناظرة، موزعة بشكل مستقل، لكل منها توزيع طبيعي يعني 0 و نفس التباين. . شت مو وت theta1w. The 2nd ترتيب متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك، يرمز إليها ما 2 هو. شت مو وت theta1w theta2w. The q من أجل نموذج المتوسط ​​المتحرك، يرمز إليها ما q هو. شت مو w theta1w theta2w دوتس thetaqw. Note العديد من الكتب المدرسية والبرامج تحدد النموذج مع علامات سلبية قبل شروط هذا لا تغيير الخصائص النظرية العامة للنموذج، على الرغم من أنه لا تقلب علامات جبري من قيم معامل المقدرة وشروط أونكارد في الصيغ ل أكفس والتباينات تحتاج إلى التحقق من البرنامج للتحقق من ما إذا كانت قد استخدمت علامات سلبية أو إيجابية من أجل الكتابة بشكل صحيح النموذج المقدر R يستخدم علامات إيجابية في النموذج الأساسي لها، كما نفعل هنا. الخصائص النظرية لسلسلة زمنية مع نموذج 1 ما. لاحظ أن القيمة غير الصفرية الوحيدة في أسف النظرية هي للتخلف 1 جميع أوتوكوريلاتيونس الأخرى هي 0 وبالتالي عينة أسف مع ارتباط ذاتي كبير فقط في تأخر 1 هو مؤشر لنموذج ما 1 الممكنة. بالنسبة للطلاب المهتمين، البراهين لهذه الخصائص هي تذييل لهذه النشرة. المثال 1 افترض أن نموذج ما 1 هو شت 10 بالوزن 7 ث t-1 حيث وت أوفيرزيت N 0،1 وبالتالي فإن معامل 1 0 7 ث وتعطى أسف النظري by. A مؤامرة من هذا أسف يلي. المؤامرة فقط يظهر هو أسف النظري ل ما 1 مع 1 0 7 في الممارسة العملية، فاز عينة تي عادة ما توفر مثل هذا النمط واضح باستخدام R، ونحن محاكاة ن 100 عينة القيم باستخدام نموذج شت 10 ط 7 w t-1 حيث w t. iid N 0،1 لهذه المحاكاة، مؤامرة سلسلة زمنية من البيانات عينة يتبع يمكننا أن نقول الكثير من هذه المؤامرة. أكف عينة لمحاكاة البيانات التالية نرى ارتفاع في التأخر 1 تليها عموما القيم غير الهامة للتخلف الماضي 1 لاحظ أن العينة أسف لا يطابق النمط النظري لل ما 1 الأساسي، وهو أن جميع أوتوكوريلاتيونس للتخلف الماضي 1 سيكون 0 A عينة مختلفة سيكون لها عينة مختلفة قليلا أسف هو مبين أدناه، ولكن من المرجح أن يكون لها نفس السمات العريضة. خصائص تيروريتيكال من سلسلة زمنية مع ما 2 نموذج. للحصول على نموذج ما 2، الخصائص النظرية هي التالية. ملاحظة أن الوحيد نونزيرو القيم في أسف النظرية هي للتخلف 1 و 2 أوتوكورات أيونات لتخلفات أعلى هي 0 لذا فإن عينة أسف ذات أوتوكوريلاتيونس كبيرة عند الفارقين 1 و 2، ولكن أوتوكوريلاتيونس غير هامة لفترات أعلى يشير إلى احتمال ما 2 model. iid N 0،1 المعاملات هي 1 0 5 و 2 0 3 لأن هذا هو ما 2، فإن أسف النظرية لها قيم غير صفرية فقط في التأخر 1 و 2.Values ​​من أوتوكوريلاتيونس نونزيرو are. A مؤامرة من أسف النظرية يتبع. كما هو الحال دائما تقريبا، وفاز البيانات عينة تي تتصرف تماما لذلك تماما كما نظرية نحن محاكاة ن 150 عينة القيم للنموذج شت 10 بالوزن 5 ث t-1 3 ث t-2 حيث w t. id n 0،1 سلسلة الوقت سلسلة من البيانات يتبع كما هو الحال مع مؤامرة سلسلة زمنية ل يمكن أن تروي الكثير من ذلك. نموذج أسف للبيانات المحاكاة يتبع النمط هو نموذجي للحالات التي قد يكون نموذج ما 2 مفيدة هناك اثنين من طفرات إحصائية كبيرة في التأخر 1 و 2 تليها غير - قيم هامة للتخلفات الأخرى لاحظ أنه نظرا لخطأ المعاينة، لم تتطابق العينة أسف والنموذج النظري تماما. أسف للماجستير العامة q نماذج. خاصية نماذج ما q بشكل عام هو أن هناك أوتوكوريلاتيونس غير الصفرية للفواصل q الأولى و أوتوكوريلاتيونس 0 لجميع الفواصل q. Non تفرد الاتصال بين قيم 1 و rho1 في ما 1 نموذج. في نموذج ما 1، لأي قيمة 1 1 المتبادلة يعطي نفس القيمة ل. على سبيل المثال، استخدم 0 5 ل 1 ثم استخدم 1 0 5 2 ل 1 أنت ليرة لبنانية الحصول على rho1 0 4 في كلتا الحالتين. لإرضاء تقييد نظري يسمى العكوس نقيد نماذج ما 1 لها قيم ذات قيمة مطلقة أقل من 1 في المثال الذي أعطيت للتو، 1 0 5 ستكون قيمة المعلمة المسموح بها، في حين أن 1 1 0 5 2 لن. ويقال إن قابلية نماذج ما. قلب ما أن تكون قابلة للانعكاس إذا كان معادلا جبريا لتلاقي ترتيب لانهائي نموذج أر من خلال التقارب، فإننا نعني أن معاملات أر تنخفض إلى 0 ونحن نعود مرة أخرى في time. Invertibility هو تقييد مبرمجة في برامج سلسلة زمنية تستخدم لتقدير معامل إيسينتس من النماذج مع شروط ما انها ليست شيئا أننا تحقق في في تحليل البيانات وترد معلومات إضافية حول تقييد قابلية للماجستير 1 نماذج في الملحق. نظرية متقدمة ملاحظة لنموذج ما q مع أسف المحدد، هناك فقط نموذج واحد قابل للانعكاس الشرط اللازم للانعكاس هو أن المعاملات لها قيم مثل أن المعادلة 1- 1 y - - كيق 0 لديها حلول ل y تقع خارج دائرة الوحدة. رمز للأمثلة. في المثال 1، النظري أسف للنموذج شت 10 وت 7w t-1 ومن ثم محاكاة n 150 قيم من هذا النموذج ورسم التسلسل الزمني للعينة وعينة أسف للبيانات المحاكية كانت الأوامر R المستخدمة في رسم أسف النظرية. اكفما 1 أرماكف ما c 0 7، 10 تأخر من أسف ل ما 1 مع theta1 0 7 تأخر 0 10 يخلق متغير يدعى التأخر الذي يتراوح من 0 إلى 10 تأخر مؤامرة، acfma1، زليم ج 1،10، يلب r، نوع h، أسف الرئيسي ل ما 1 مع theta1 0 7 أبلين h 0 يضيف محور أفقي إلى المؤامرة يحدد الأمر الأول e أسف ويخزنه في كائن اسمه acfma1 اختيارنا ل name. The مؤامرة قيادة المؤامرات الأمر 3 يتخلف مقابل القيم أسف للتخلف 1 إلى 10 المعلمة يلب تسميات المحور ص والمعلمة الرئيسية يضع عنوان على المؤامرة. للاطلاع على القيم العددية لل أسف ببساطة استخدام acfma1.The محاكاة و المؤامرات تمت مع الأوامر التالية. قائمة ما c 0 7 يحاكي n 150 القيم من ما 1 x شك 10 يضيف 10 لجعل يعني 10 المحاكاة الافتراضية يعني 0 مؤامرة x، نوع b، الرئيسية محاكاة ما 1 البيانات أسف x، زليم c 1،10، أسف الرئيسية لمحاكاة بيانات العينة. في المثال 2، قمنا بتآمر أسف النظري للنموذج شت 10 بالوزن 5 ث t-1 3 ث t-2 ومن ثم محاكاة n 150 قيم من هذا النموذج وتآمر سلسلة الوقت العينة وعينة أسف للمحاكاة البيانات R الأوامر المستخدمة كانت. أسفما 2 أرماكف ما c 0 5،0 3، acfma2 متخلفة 0 10 تأخر مؤامرة، acfma2، زليم c 1،10، يلب r، نوع h، أسف الرئيسية لما 2 مع ثيتا 0 5، ثيتا 0 3 أبلين h 0 قائمة أماه c 0 5، 0 3 x شك 10 مؤامرة x، نوع b، الرئيسية محاكاة ما 2 سلسلة أسف x، زليم c 1،10، أسف الرئيسي لمحاكاة ما 2 data. Appendix برهان خصائص ما 1 . للطلاب المهتمين، وهنا هي البراهين للخصائص النظرية للنموذج ما 1.Variance شت النص النص مو بالوزن wta1 w 0 النص النص wt1twww سيغما 2w ثيتا 21 سيغما 2W 1 ثيتا 21 سيغما 2W. When h 1، والتعبير السابق 1 w 2 لأي h 2 ، والتعبير السابق 0 والسبب هو أنه، من خلال تعريف الاستقلال للوزن E وكوج 0 لأي كي جي وعلاوة على ذلك، لأن وزنها يعني 0، E ويوج E وي 2 w 2.For سلسلة زمنية. تطبيق هذه النتيجة للحصول على و أسف المذكورة أعلاه. نموذج ما لا يمكن عكسها هو واحد التي يمكن أن تكون مكتوبة كأنها أمر لا نهائية نموذج أر التي تتقارب بحيث أن المعاملات أر تتلاقى إلى 0 ونحن نتحرك بلا حدود مرة أخرى في الوقت المناسب وسوف نبرهن على عكسية ل ما 1 نموذج. نحن ثم العلاقة 2 ل w t-1 في المعادلة 1. 3 زت وت ثيتا z - theta1w وت theta1z - ثيتا 2w. At الوقت t-2 المعادلة 2 يصبح. نحن ثم استبدال العلاقة 4 ل w t-2 في المعادلة 3. زت وزن theta1 z - ثيتا 21w وت theta1z - ثيتا 21 ض - theta1w وت theta1z - theta1 2z ثيتا 31w. If كنا على مواصلة بلا حدود، فإننا سوف تحصل على نموذج لانهائية أر نموذج. زت وت theta1 z - ثيتا 21z ثيتا 31z - ثيتا 41z دوتس. ملاحظة ومع ذلك، أنه إذا 1 1، فإن المعاملات ضرب ضرب من z سوف تزيد بلا حدود في الحجم ونحن نعود إلى الوراء في الوقت المناسب لمنع هذا، نحن بحاجة 1 1 هذا هو الشرط لنموذج ما 1 قابل للانعكاس. إنفينيت النظام ما نموذج. في الأسبوع 3، سنرى أن نموذج أر 1 يمكن تحويلها إلى لانهائية النظام ما نموذج. شت - مو وت phi1w فاي 21w النقاط في k1 w النقاط سوم في j1w. This مجموع مصطلحات الضوضاء البيضاء الماضية يعرف باسم التمثيل السببي لل أر 1 وبعبارة أخرى، شت هو نوع خاص من ما مع عدد لا حصر له من المصطلحات العودة إلى الوراء وهذا ما يسمى أمر لانهائي ما أو ما أمر محدود ما هو أمر لانهائي أر وأي أمر محدود أر هو أمر لانهائي MA. Recall في الأسبوع 1، لاحظنا أن شرط ل أر ثابتة 1 هو أن 1 1 اسمحوا s حساب فار شت باستخدام التمثيل السببي. وهذه الخطوة الأخيرة يستخدم حقيقة أساسية حول سلسلة هندسية تتطلب phi1 1 خلاف ذلك سلسلة يتباعد.