如何运行乘法的冬天以及当我们使用JMP运行它时“运行模拟”会做什么
我将在这里发布一个不同的问题，并且我发现有助于理解模拟器的功能。
JMP如何模拟时间序列模型？
JMP使用固定参数和随机噪声模拟未来时间序列的可能轨迹。
也许有点抽象的东西：
假设我在来自seriesg.jmp的Log Passengers上运行1,1,1 ARIMA
然后保存预测公式
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
);
模拟是否使用此表达式来模拟k个周期？
种子有什么影响？（它只是一个随机的种子吗？）
随机噪音在哪里添加？
对于此示例，模型的表达式为
和
- y是观察到的时间序列数据，时间索引作为下标。
- 资本B是所谓的后向运营商。
- 较低的案例a是JMP doc of noises，也是按时间索引的。
一般表格在文档中的“ARIMA模型的统计详细信息”中。
平台以该一般形式报告模型的参数估计。
上述模型的非专家友好形式是，
其中beta涉及从上述模型中进一步计算参数估计值。JMP不报告此参数化。
对于ARIMA Forecast JSL，计算只需要，
通过使所有的零，即噪声的期望为零。
对于模拟，计算需要，
并且需要a的模拟值。每个种子都会产生不同的a系列。
（巨大的呼喊向刘鹏求助）
谢谢Byron，我的问题是运行什么样的模拟？MCMC等？它现在是一个黑盒子...想要了解一些细节，当我点击该按钮运行1个模拟10个时间段，种子为100时会发生什么，如果我使用ARMA（1,1）它会怎么做模型。
来自模型比较帮助 ：
模拟一次提供模型的一个模拟 ķ 时间段。模拟显示在模型比较时间序列图上。改变 ķ ，使用时间序列红色三角形中的预测期间数选项。
