SARIMAX স্বজ্ঞাতভাবে কীভাবে বুঝবেন?


27

আমি বৈদ্যুতিক লোড পূর্বাভাস সম্পর্কে একটি কাগজ বোঝার চেষ্টা করছি তবে আমি ভিতরে ধারণাগুলি, বিশেষত সারিম্যাক্স মডেলটির সাথে লড়াই করছি । এই মডেলটি বোঝার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয় এবং অনেক পরিসংখ্যানগত ধারণা ব্যবহার করি যা আমি বুঝতে পারি না (আমি একজন আন্ডারগ্রাড কম্পিউটার বিজ্ঞানের শিক্ষার্থী - আপনি পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে আমাকে একটি ল্যাপারসন বিবেচনা করতে পারেন)। এটি কীভাবে কাজ করে তা পুরোপুরি বুঝতে আমার পক্ষে প্রয়োজনীয় নয় তবে আমি কী ঘটছে তা অন্তত স্বজ্ঞাতভাবে বুঝতে চাই।

আমি SARIMAX কে ছোট ছোট টুকরো করে ভাগ করার চেষ্টা করেছি এবং এই টুকরোগুলির প্রতিটি পৃথক করে বোঝার চেষ্টা করছি এবং তারপর সেগুলি একসাথে রাখছি। আপনি কি আমাকে সাহায্য করতে পারেন? আমার এখন পর্যন্ত যা আছে তা এখানে।

আমি এআর এবং এমএ দিয়ে শুরু করেছি।

এআর : অটোরেগ্রেসিভ । একটি রিগ্রেশন কী তা আমি শিখেছি, এবং আমার বোধগম্যতা থেকে এটি কেবল প্রশ্নের উত্তর দেয়: মান / পয়েন্টের একটি সেট দেওয়া হলে আমি কীভাবে এই মডেলগুলিকে আবিষ্কার করতে পারি যে এই মানগুলি ব্যাখ্যা করে? সুতরাং আমাদের কাছে উদাহরণস্বরূপ, লিনিয়ার রিগ্রেশন রয়েছে যা একটি লাইন খুঁজে বের করার চেষ্টা করে যা এই সমস্ত পয়েন্ট ব্যাখ্যা করতে পারে। একটি স্বাবলম্বতা একটি রিগ্রেশন যা পূর্ববর্তী মানগুলি ব্যবহার করে মানগুলি ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করে।

এম এ : মুভিং এভারেজ । আমি আসলে এখানে বেশ হারিয়ে গেছি। মুভিং এভারেজ কী তা আমি জানি তবে মুভিং এভারেজ মডেলটির "স্বাভাবিক" চলমান গড়ের সাথে কোনও সম্পর্ক নেই বলে মনে হয়। মডেলের সূত্রটি এআর এর সাথে অদ্ভুতভাবে অনুরূপ বলে মনে হচ্ছে এবং ইন্টারনেটে আমি যে ধারণাটি পেয়েছি তার কোনওটিই আমি বুঝতে পারি না। এমএ এর উদ্দেশ্য কী? এমএ এবং এআরের মধ্যে পার্থক্য কী?

সুতরাং এখন আমাদের এআরএমএ আছে। আমি তারপর থেকে আসে ইন্টিগ্রেটেড , যা যতটা আমি বুঝেছি, সহজভাবে Arma মডেল একটা প্রবণতা আছে, যার ফলে, হয় বৃদ্ধি বা হ্রাস করার উদ্দেশ্যে কাজ করে। (এটি কি এআরআইএমএ বলার সমতুল্য এটি স্টেশানবিহীন হতে দেয়?)

এখন এস আসে মৌসুমী থেকে , যা আরিমাতে পর্যায়ক্রমিকতা যুক্ত করে, যা মূলত বলেছে, উদাহরণস্বরূপ লোড পূর্বাভাসের ক্ষেত্রে, লোডটি খুব সাদৃশ্য দেখায় 6 টা বাজে।

শেষ পর্যন্ত এক্স , বহির্মুখী ভেরিয়েবলগুলি থেকে , যা মূলত বাহ্যিক ভেরিয়েবলগুলিকে মডেল হিসাবে বিবেচনা করতে দেয় যেমন আবহাওয়ার পূর্বাভাস।

সুতরাং আমাদের অবশেষে SARIMAX আছে! আমার ব্যাখ্যা ঠিক আছে? সনাক্ত করুন যে এই ব্যাখ্যাগুলি কঠোরভাবে সঠিক হওয়ার দরকার নেই। এমএ স্বজ্ঞাতভাবে কী করে কেউ আমাকে ব্যাখ্যা করতে পারে?


6
আপনার স্বজ্ঞাততা যে মুভিং এভারেজ মডেলটির "স্বাভাবিক" মুভিং এভারেজের সাথে কোনও সম্পর্ক নেই বলে মনে হচ্ছে এটি সাউন্ড। উদাহরণস্বরূপ দেখুন: এমএ (কিউ) সময় সিরিজের মডেলগুলিকে কেন "চলমান গড়" বলা হয়?
গ্রিম ওয়ালশ

উত্তর:


15

আপনি উল্লিখিত হিসাবে, (1) একটি শিরোণামে মডেলের একটি পর্যবেক্ষণ মান সম্পর্কিত সময়ে টি পূর্ববর্তী মান, কিছু ত্রুটি সহ: এক্স টি = φ এক্স টি - 1 + + ε টি আসুন মধ্যে বিকল্প এক্স টি - 1 , এবং তারপর এক্স টি - 2 : এক্স টিএক্সটি

এক্সটি=φএক্সটি-1+ +εটি
এক্সটি-1এক্সটি-2 অনন্ত যে নেওয়া হচ্ছে: এক্সটি=φএনএক্সটি-এন+ +φএন-1εটি-এন+ +1+ ++ϕεt-1+εt
এক্সটি=φ(φএক্সটি-2+ +εটি-1)+ +εটি=φ2এক্সটি-2+ +φεটি-1+ +εটি=φ3এক্সটি-3+ +φ2εটি-2+ +φεটি-1+ +εটি
এক্সটি=φএনএক্সটি-এন+ +φএন-1εটি-এন+ +1+ ++ +φεটি-1+ +εটি
আপনি যে কোনও (স্থিতিশীল) এআর ( ) কে এমএ ( ) হিসাবে লিখতে পারেন , তবে অবশ্যই আপনি পি > 1 দিয়ে একে অপরের উপরে শর্তগুলির একটি বিশাল পাইল-আপে চলেছেন ।পিপি>1

এটি দেখে, আসুন এখন আমাদের সংজ্ঞা (1) পুনর্বিবেচনা করি। একটি শিরোণামে প্রক্রিয়ার একটি পর্যবেক্ষণ মান সম্পর্কিত সময়ে টন একটি থেকে ক্ষয়িষ্ণু ত্রুটি শক অসীম অনুক্রম ε পূর্বে সময়কাল থেকে (যে আমরা সরাসরি পালন করবেন না)।এক্সটি ε

কুইএক্সটিকুই

θ1θকুইকুইকুইএক্সটিএক্স

এক্সটিএক্সটি-এক্সটি-1


হাই এফাইন, দ্রুত উত্তর দেওয়ার জন্য ধন্যবাদ! আমি কী বলতে পারি এমএ ত্রুটির জন্য একটি এআরের মতো?
সংঘর্ষ

পিকুই
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.