راحة التعديل الموسمي في فوركس ستاتا

وهناك طريقة جيدة حقا للعثور على دورية في أي سلسلة منتظمة من البيانات هو لفحص الطيف السلطة بعد إزالة أي اتجاه العام. (وهذا يعطي نفسه جيدا للفحص الآلي عندما يتم تطبيع الطاقة الإجمالية إلى قيمة قياسية، مثل الوحدة.) إزالة الاتجاه الأولي (والاختلاف اختياري لإزالة الارتباط التسلسلي) أمر ضروري لتجنب الخلط فترات مع السلوكيات الأخرى. الطيف السلطة هو تحويل فورييه منفصلة من وظيفة أوتوكاريفاريانس من نسخة ممهدة بشكل مناسب من السلسلة الأصلية. إذا كنت تفكر في السلاسل الزمنية كأخذ عينات من شكل الموجة الفيزيائية، يمكنك تقدير كم من إجمالي موجات الطاقة يتم داخل كل تردد. ويحدد طيف القدرة (أو بيريوديغرام) القدرة مقابل التردد. سوف تظهر دوري (أي، أنماط متكررة أو موسمية) كما المسامير الكبيرة تقع على تردداتهم. وكمثال على ذلك، النظر في هذه (المحاكاة) سلسلة زمنية من المخلفات من قياس اليومي المتخذة لمدة سنة واحدة (365 القيم). تتذبذب القيم حول 0 دون أي اتجاهات واضحة، وتبين أن جميع الاتجاهات الهامة قد أزيلت. يظهر التذبذب عشوائيا: لا توجد دورية واضحة. هيريس مؤامرة أخرى من نفس البيانات، رسمها لمساعدتنا على رؤية أنماط دورية ممكنة. إذا كنت تبدو صعبة حقا، قد تكون قادرة على تمييز نمط صاخبة ولكن المتكررة التي تحدث 11 إلى 12 مرات. على الأقل تسلسل القيم فوق الصفر ودون الصفر على الأقل تشير إلى بعض الارتباط الذاتي الإيجابي، والتي تبين هذه السلسلة ليست عشوائية تماما. هيريس ذي بيريوديغرام، هو مبين للترددات تصل إلى 91 (ربع إجمالي طول السلسلة). وقد شيدت مع نافذة ويلش وتطبيع إلى منطقة وحدة (ل بيرثوغرام كامل، وليس فقط الجزء هو مبين هنا). السلطة تبدو وكأنها الضوضاء البيضاء (تقلبات عشوائية صغيرة) بالإضافة إلى اثنين من المسامير البارزة. أنها من الصعب أن تفوت، أرينت أنها أكبر يحدث في فترة من 12 وأصغر في فترة 52. هذه الطريقة قد كشفت بالتالي دورة شهرية ودورة أسبوعية في هذه البيانات. هذا كل شيء حقا هناك. لأتمتة الكشف عن دورات (الموسمية)، مجرد مسح بيريوديغرام (وهي قائمة القيم) ل ماكسيما أقصى المحلية نسبيا. وقتها للكشف عن كيفية إنشاء هذه البيانات. ويتم توليد القيم من مجموع موجتين جيبية، واحدة مع تردد 12 (من السعة التربيعية 34) وآخر مع تردد 52 (من السعة التربيعية 14). هذه هي ما تم الكشف عن المسامير في بيريوديوغرام. ويظهر مجموعها كما منحنى أسود سميك. إيد ثم أضيفت الضوضاء العادية من التباين 2، كما هو مبين في أشرطة رمادي فاتح تمتد من المنحنى الأسود إلى النقاط الحمراء. وقد أدخل هذا الضجيج مستوى الضباب على مستوى منخفض في الجزء السفلي من الفتروغرام، الذي سيكون خلاف ذلك مجرد شقة 0. تماما ثلثي التغير الكلي في القيم غير دورية وعشوائية، وهي صاخبة جدا: هذا هو السبب في من الصعب جدا لجعل من دورية فقط من خلال النظر في النقاط. ومع ذلك (جزئيا بسبب ثيريس الكثير من البيانات) العثور على الترددات مع بيريودوغرام من السهل والنتيجة واضحة. تعليمات ونصائح جيدة لحساب بيريوديغرامز تظهر على موقع وصفات العددية: ابحث عن القسم على تقدير الطيف السلطة باستخدام الاتحاد الفرنسي للتنس. R لديها رمز لتقدير بيريودوغرام. تم إنشاء هذه الرسوم التوضيحية في الرياضيات 8 تم حساب ديودوغرام مع وظيفة فورييه لها. أجاب على سيب 28 11 في 16:38 الافتراضي بعد ذلك إزالة أي ترينكوتيس الكلي كعب أخيل كما قد يكون هناك العديد من الاتجاهات الوقت، والتحولات على مستوى العديد والتي تم استبعادها في سبيل المثال الخاص بك. فكرة أن سلسلة المدخلات هي حتمية في الطبيعة الذباب في مواجهة احتمال وجود هيكل أريما الموسمية والمنتظمة. والقيم غير المعتادة لمرة واحدة غير المعتادة تشوه أي مخطط تحديد القائم على مخطط زمني بسبب التحيز النزولي لتقديرات بيريودوغرام مما يؤدي إلى غير ذات أهمية. إذا تغيرت تأثيرات شهرية أندور الشهرية في مرحلة ما في الماضي الإجراء القائم على بيريودوغرام ستفشل نداش ايرشستات سبتمبر 29 11 في 0:06 الأيرلندية أعتقد أن تعليقك قد يبالغ إلى حد ما. فمن الأكثر بدائية للبحث عن وعلاج كوتونوسوال لمرة واحدة فالويسكوت (ويعرف أيضا باسم القيم المتطرفة)، لذلك هذا يذكر فقط للتأكيد على أن بعض المقدرين سلسلة الوقت قد تكون حساسة للقيم المتطرفة. كوتدترمينيستيك في ناتوريكوت ميسريبريسنتس الأفكار الأساسية: لا أحد يفترض أن هناك الحتمية (كما يتضح من كمية ضخمة من الضوضاء في المحاكاة). تشتمل المحاكاة على إشارة دورية محددة كنموذج - تقارب تقريبي في الواقع - فقط لتوضيح العلاقة بين الفترة الزمنية والموسمية. (تابع) نداش ووبر 9830 سيب 29 11 في 16:41 نعم، التغيرات في الموسمية يمكن أن تحجب الفارق الزمني (و أسف، وما إلى ذلك)، وخاصة التغيرات في التردد (غير المحتمل) أو المرحلة (ممكن). المراجع في منصبي تعطي حلا للتعامل مع ذلك: أنها توصي باستخدام نافذة تتحرك لتقدير بيروغرام. هناك 39 هذا الفن لهذا، ومن الواضح أن هناك المزالق، حتى أن الكثير من تحليل سلسلة الوقت سوف تستفيد من علاج الخبراء، كما كنت الدعوة. ولكن السؤال يسأل عما إذا كانت هناك أساليب حذرة للكشف عن الموسمية و لا شك في أن بيريوديغرام هو خيار قوي إحصائيا، كفاءة حسابيا، يمكن تفسيرها بسهولة. نداش ووبر 9830 29 سبتمبر 11 في 16:46 في بلدي العالم باستخدام سينسكوسينس هي كوتدترمينيستيك إفكتسكوت يشبه إلى حد كبير الشهر من مؤشرات العام. تركيب أي نموذج ما قبل سبيسيفيد يقيد القيم المجهزة لنمط المحدد من قبل المستخدم، وغالبا ما تكون دون المستوى. يجب أن تكون البيانات قائمة اقتباس كمساعدة برامج الكمبيوتر أناليستادفانسد لتمييز فعال بين المدخلات الثابتة والمدخل العشوائي n. b. وأشير إلى أريما يتخلف الهياكل كما ستوكاستيك أو تكيفريفرزكوت التكيف كما القيم المجهزة أدجوستدابت مع التغيرات في تاريخ هذه السلسلة. في رأيي الاستفادة من بوثوغرام كوتوفرسلزكوت النمذجة الإحصائية بسيطة نداش الايرلستات سيب 29 11 في 17:44 ووبر تكرار نفس الشيء قد لا يكون مفيدا. ومع ذلك، قد يكون من الجميل أيضا لإصلاح الفقرة أدناه بيريوديوغرام أن أقول المسامير تقع في كوتفركنسي أوفوت 12 و 52 مرات في السنة، وليس كوتبيريود أوفكوت. تحديد مؤامرة جدا أن أقول كوتفركنسيوت بدلا من كوتبيريودكوت قد يكون لطيفا وكذلك إذا كنت تعتقد it39s لا مزعج جدا. نداش سيليليبي أوكت 11 16 في 15:29 الموسمية يمكن، وغالبا ما تتغير مع مرور الوقت وبالتالي تدابير ملخص يمكن أن تكون غير كافية تماما للكشف عن هيكل. يحتاج المرء لاختبار ل عابرة في معاملات أريما وغالبا ما يتغير في الدمى الموسمية. على سبيل المثال في أفق 10 سنوات قد يكون هناك تأثير يونيو لسنوات الأولى k ولكن آخر 10 سنوات K هناك دليل على تأثير يونيو. وقد يكون تأثير مركب مركب بسيط غير جوهري حيث أن التأثير لم يكن ثابتا مع مرور الوقت. وبطريقة مماثلة، قد يتغير أيضا عنصر أريما الموسمية. وينبغي الحرص على إدراج تحولات على المستوى المحلي أو اتجاهات زمنية محلية مع ضمان استمرار تباين الأخطاء على مر الزمن. لا ينبغي للمرء أن تقييم التحولات مثل غلسويتد أقل المربعات أو تحويلات الطاقة مثل جذور لوغسكوير، وما إلى ذلك على البيانات الأصلية ولكن على أخطاء من نموذج مؤقت. الافتراضات الغاوسية ليس لديها أي شيء على الإطلاق مع البيانات التي تمت ملاحظتها ولكن كل ما يتعلق بالأخطاء من النموذج. ويرجع ذلك إلى أسس الفحوصات الإحصائية التي تستخدم نسبة متغير غير مركزي مربع إلى متغير مربع مربع مربع. إذا كنت ترغب في إضافة سلسلة سبيل المثال من عالمك سأكون سعيدا لتقديم لكم وقائمة تحليل شامل مما يؤدي إلى الكشف عن الهيكل الموسمية. أجابيد سيب 27 11 في 18:36 تشارليز أنسور إس غود، أند إيتس وير إد ستارت. إذا كنت لا ترغب في استخدام الرسوم البيانية أسف، هل يمكن إنشاء المتغيرات وهمية k-1 لفترات زمنية k الحالية. ثم يمكنك معرفة ما إذا كانت المتغيرات وهمية كبيرة في الانحدار مع المتغيرات وهمية (وعلى الأرجح مصطلح الاتجاه). إذا كانت البيانات الخاصة بك هو ربع سنوي: وهمية Q2 هو 1 إذا كان هذا هو الربع الثاني، وإلا 0 وهمية Q3 هو 1 إذا كان هذا هو الربع الثالث، وإلا 0 وهمية Q4 هو 1 إذا كان هذا هو الربع الرابع، وإلا 0 ملاحظة الربع 1 هو قاعدة (كل 3 الدمى صفر) قد ترغب أيضا في التحقق من التحلل سلسلة الوقت في مينيتاب - غالبا ما يسمى التحلل الكلاسيكي. في النهاية، قد ترغب في استخدام شيء أكثر حداثة، ولكن هذا هو مكان بسيط للبدء. Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep . حاول إنشاء متجه من أجاب سين سبتمبر 27 11 في 15:47 تركيب سينسكوسينس الخ يمكن أن تكون مفيدة لبعض فيسيكاليكتريكال سلسلة الوقت ولكن يجب أن تكون على بينة من مسب. نموذج مواصفات التحيز. نداش إريشستات 28 سبتمبر 11 الساعة 14:31 أوتورجريسيون دوس نوت إمبلي سيسوناليتي. نداش جينز نوف 22 13 في 12:32 إجابتك 2017 كومة الصرف، إنكسيسوناليتي في سلسلة زمنية باستخدام ستاتا لدراستي، فعلنا بعض التدخلات، وبالتالي فإن الهدف من تحليل بلدي هو: - نموذج البيانات من قبل الوضع - توقع ما إذا كان هناك انقطاع أو انقطاع (يسمى أحيانا تيسي توقف في الدراسات الصحية) التي يمكن تخصيصها للاختراع (في الاتجاه الذي أردنا) أولا، نموذج أرما (2،1) للبيانات المتكافئة هو ما يعادل إلى نموذج أريما (2،1،1) للسلسلة الأصلية. من ناحية أخرى، أعتقد أنك يمكن حذف الملاحظات المقابلة يومي السبت والأحد. ثم، فإن الفترة الموسمية سيكون 5 بدلا من 7. بالطبع، قد تقدير نموذج أريما الموسمية. ومع ذلك، لتجنب الإفراط في تحديد حجم، يمكنك تطبيق اختبارات الجذر الوحدة الموسمية. ولعل نموذج السلسلة الزمنية الهيكلي يمكن أن يكون خيارا أفضل من أجل تقريب مستوى التغيرات الموسمية. يوصي توصية 1 لا توجد بيانات خلال السبت والأحد، وبالتالي هذه السلسلة هي سلسلة غير متجانسة الوقت. اشتقاق أسف من هذا أمر مشكوك فيه لأن التأخيرات ليست ثابتة لجميع البيانات في سلسلة زمنية معينة. ولكن لا يزال، يمكنك استخدام أرما (2،1) للبيانات متمايزة بالفعل أو أريما (2،1،1) للبيانات الأصلية. يوصي 1 توصية سانجيتا جايبوريا ميدوت راجيف غاندي المعهد الهندي للإدارة يجب عليك استخدام أريما (2،1،1). وفقا للقاعدة أولا نحن مؤامرة تيسي ثم أسف و بف الرسم البياني للتحقق من ثابتة من البيانات. من هذا كنت قد وجدت أنه إذا كانت قيمة سلسلة البيانات p2، d1 و q1 ثم سوف ثابتة. لذلك يتم تطبيق أريما (2،1،1) على سلسلة البيانات الأصلية. لجعل البيانات الموسمية ثابتة لديك فرقا مع 4،6 أو 12 وفقا لتأثير موسمي كما هو محدد من أسف و يكف من البيانات الأصلية. بعد الفرق الموسمية مرة أخرى مؤامرة أسف و بف وحدد أريما (P، D، Q). من هذا تحديد الفارق الموسمية وغير الموسمية كبيرة والعثور على أريما (p، d، q) (P، D، Q). يمكنك الذهاب من خلال كتاب التنبؤات والتطبيقات من قبل سبيروس G. ماكريداكيس، روب J. هيندمان يوصي 2 توصيات مرحبا بقدر ما أعرف، لا يمكن أن تمر إلى أريما دون التعامل مع قطبية (وحدة اختبار الجذر)، أو الجذر وحدة الموسمية اختبار في قضيتك. لماذا لأن كوتيكوت بين أر و ما يقف على ترتيب التكامل، وبعبارة أخرى المرشح الذي يجب تطبيقه لجعل سلسلة زمنية ثابتة. عند التعامل مع البيانات الموسمية هناك خطر على الإفراط في توزيع التسلسل الزمني عند تطبيق مرشح (1-لس). وقد سلطت ورقة هيغي الضوء على هذه المسألة، وذكرت أن المرشح المناسب يعتمد على عدد جذور الوحدة الموسمية الموجودة في السلاسل الزمنية. الآن، أي البرمجيات التي يمكنك استخدامها لإجراء هذا التحليل كما فاس كما أعرف، للحصول على البيانات الفصلية والشهرية ستاتا و R (حزمة هيجي) توفير هذا الاختبار. ل فريكونسيز أعلى مثل الأسبوعية و ديالي، تخشى أن أقول لك أنه يجب كتابة رمز لذلك استنادا إلى ورقة هيغي. التوصية 1 توصية هناك كاتب المقالة من قبل هالدروب وآخرون (2007) (tandfonlinedoiabs10.1198073500106000000459.UZC4PcpsOo) التي تتعامل جزئيا مع هذه المسألة باستخدام النماذج الدورية التي هي تعميم نماذج ساريما. نأمل أن يساعد ذلك التوصية التوصية 1