পিএসিএফ ম্যানুয়াল গণনা

আমি আংশিক স্বতঃসংশোধন ফাংশন (পিএসিএফ) এর জন্য এসএএস এবং এসপিএস যে গণনাটি করে তা প্রতিলিপি করার চেষ্টা করছি। এসএএসে এটি প্রোক আরিমার মাধ্যমে উত্পাদিত হয়। পিএসিএফ মানগুলি হ'ল সিরিজের পিছিয়ে থাকা মানগুলিতে আগ্রহের সিরিজটির একটি স্বাবলম্বীকরণের সহগ। আমার আগ্রহের পরিবর্তনশীল বিক্রয় তাই আমি ল্যাগ 1, লেগ 2 ... লেগ 12 গণনা করি এবং আমি নিম্নলিখিত ওএলএস রিগ্রেশন চালাই:

Y_{t} = a_{0} + a_{1} Y_{t - 1} + a_{2} Y_{t - 2} + a_{3} Y_{t - 3} + \dots + a_{12} Y_{t - 12} .

$Y_t=a_0+a_1Y_{t-1}+a_2Y_{t-2}+a_3Y_{t-3}+\ldots+a_{12}Y_{t-12}.$

দুর্ভাগ্যক্রমে আমি যে সহগগুলি পেয়েছি সেগুলি এসএএস বা এসপিএস সরবরাহ করে এমন প্যাকএফএফের (1 থেকে 12 অবধি) খুব কাছের নয়। কোন পরামর্শ? কোথাও কি ভুল আছে? আমার মনে যা আসে তা হ'ল এই মডেলের ন্যূনতম স্কোয়ারের অনুমানটি উপযুক্ত নাও হতে পারে এবং অন্য কোনও অনুমানের কৌশলটি ব্যবহার করা উচিত।

আগাম ধন্যবাদ.

time-series autocorrelation partial

— আন্ড্রেয়াস জারাস
সূত্র

কি কোনো সুযোগ দ্বারা, সঠিক?

a_{12}

$a_{12}$

— হোবার

আপনি যেমনটি বলেছিলেন "পিএসিএফ মানগুলি হ'ল সিরিজের পিছিয়ে থাকা মানগুলির উপর ধারাবাহিক আগ্রহের সিরিজটির স্বাবলম্বীকরণের সহগ" এবং আমি যুক্ত করেছি যেখানে পিএসিএফ (কে) শেষ (কেটি) ব্যবধানের সহগ আছে। সুতরাং লেগ 3 এর পিএসিএফ গণনা করতে উদাহরণস্বরূপ গণনা

Y_{t} = a_{0} + a_{1} Y_{t - 1} + a_{2} Y_{t - 2} + a_{3} Y_{t - 3}

$\begin{equation} Y_{t}= a_{0}+ a_{1}Y_{t−1}+ a_{2}Y_{t−2}+ a_{3}Y_{t−3} \end{equation}$

এবং হল PACF (3)। $a_{3}$

আরেকটি উদাহরণ. পিএসিএফ (5) গণনা করতে, অনুমান করুন

Y_{t} = a_{0} + a_{1} Y_{t - 1} + a_{2} Y_{t - 2} + a_{3} Y_{t - 3} + a_{4} Y_{t - 4} + a_{5} Y_{t - 5}

$\begin{equation} Y_{t}= a_{0}+ a_{1}Y_{t−1}+ a_{2}Y_{t−2}+ a_{3}Y_{t−3}+ a_{4}Y_{t-4}+ a_{5}Y_{t-5} \end{equation}$

এবং হল PACF (5)। $a_{5}$

সাধারণভাবে পিএসিএফ (কে) হ'ল পিছের কে দিয়ে শেষ হওয়া কোনও মডেলের কেটিএইচ অর্ডার সহগ হয় S তারা গণ্য দক্ষতার জন্য এবং আমার মতে মানক পাঠ্যপুস্তকে ফলাফলগুলি নকল করার জন্য এটি করেন।

— IrishStat
সূত্র

+1 টি। আপনি যদি সম্পর্কে অপরিচিত হন তবে যেকোন উপায়ে এটি ব্যবহার করার একটি ভাল উপায় হ'ল প্রশ্নের প্রাসঙ্গিক অভিব্যক্তিগুলিতে ডান-ক্লিক করুন, "উত্স দেখান" নির্বাচন করুন, এবং সেগুলি আপনার উত্তরটিতে অনুলিপি করুন এবং আটকান। এরপরে আপনি পরিবর্তনগুলি করতে পারেন যা সাধারণত স্বজ্ঞাত এবং স্পষ্ট are এটি আপনার উত্তরগুলি আরও পঠনযোগ্য করে তুলবে।

T E X

$\TeX$

— whuber

বুঝেছি! আরও একবার দুর্দান্ত ব্যাখ্যা। অনেক ধন্যবাদ!

— আন্দ্রেয়াস জারাস

আমি বুঝতে পেরেছি এটি অনেক আগে লেখা হয়েছিল, তবে আমি খুঁজে পাচ্ছি যে সিরিজটির পিছিয়ে থাকা মানগুলিতে আগ্রহের ধারাবাহিকতার একটি স্বয়ংস্কৃতির গুণাগুণ হিসাবে পিএসিএফ গণনা করার কয়েকটি সূত্রগুলির মধ্যে একটি। আমি এটি statsmodels.tsa.stattools.pacf - tedboy.github.io/statsmodels_doc/_modules/statsmodels/tsa/… বাস্তবায়নে দেখছি । উইকিপিডিয়ায় আংশিক পারস্পরিক সম্পর্কের গণনা করার জন্য তিনটি উপায় তালিকাভুক্ত করা হয়েছে : ক) লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং রিলেসিভ রিসিভুয়েলসকে সংযুক্ত করে খ) পুনরাবৃত্ত এবং গ) ম্যাট্রিক্স ইনভার্সন। তবে এখানে তাত্ত্বিক ভিত্তি কী?

— ivaylo_iliev