乗法の冬の実行方法とJMPを使用して実行した場合の「シミュレーションの実行」
ここではちょっと違う質問を投稿しますが、その回答はシミュレータの動作を理解するのに役立ちます。
JMPは時系列モデルをどのようにシミュレートしますか？
JMPは、固定パラメータとランダムノイズを使用して将来の時系列の可能な軌跡をシミュレートします。
多少抽象的ではないかもしれません。
seriesg.jmpのLog Passengersで1,1,1のARIMAを実行したとしましょう。
そして予測式を保存します
ARIMA Forecast(
:Actual Log Passengers,
144,
ARIMA( 1, 1, 1 ),
{AR Coefficients( {-0.582604336951054} ),
MA Coefficients( {-0.850222562210878} ), Intercept( 0.00425609524103588 )},
Row() - 144,
Row() - 144
);
シミュレートは、k期間をシミュレートするためにこの式を使用しますか？
種子はどのような効果がありますか？（それは単なるランダムな種ですか？）
ランダムノイズはどこに追加されますか？
この例では、モデルの式は
そして
- yは、添え字として時間インデックスを持つ観測時系列データです。
- 首都Bはいわゆる逆演算子です。
- 小文字のaはJMPのdoc表記のノイズであり、時間の経過とともにインデックス化されています。
一般的な形式は、ドキュメンテーションの「ARIMAモデルの統計詳細」にあります。
プラットフォームは、その一般形式でモデルのパラメータ推定値を報告します。
上記のモデルの専門家ではない人に優しい形式は、
ここでベータ版は上記のモデルからのパラメータ推定値の追加計算を含みます。JMPはこのパラメータ化を報告しません。
ARIMA Forecast JSLでは、計算に必要なものは
すべてのaをゼロにすることによって、つまりノイズの期待値はゼロになります。
シミュレーションには、計算が必要です。
aの値をシミュレートする必要があります。それぞれの種は異なる一連のaを生成します。
（Peng Liuに助けを求めて大声で叫ぶ）
Byronさん、私の質問はどのようなシミュレーションが実行されているかということです。MCMCなど？そのブラックボックスは今…...そのボタンをクリックしたときに何が起こるかについてのいくつかの詳細を理解したいです。100のシードで10回のシミュレーションを実行します。モデル。
からモデル比較ヘルプ ：
一度シミュレートするモデルのシミュレーションを1回実行します k 期間。シミュレーションはモデル比較時系列プロットに表示されます。変更する k 時系列の赤い三角形の[予測期間数]オプションを使用します。
