প্রশ্ন ট্যাগ «moving-average»

সময় সিরিজের কিছু বাস্তব জীবনের উদাহরণ দিতে পারি যার জন্য আদেশের একটি চলমান গড় প্রক্রিয়া , অর্থাত্ একটি ভাল মডেল হওয়ার জন্য কিছু প্রাথমিক কারণ রয়েছে? কমপক্ষে আমার জন্য, অটোরিগ্রেসিভ প্রক্রিয়াগুলি স্বজ্ঞাতভাবে বোঝা বেশ সহজ বলে মনে হয়, যখন এমএ প্রক্রিয়াগুলি প্রথম নজরে প্রাকৃতিক বলে মনে হয় না। মনে রাখবেন …

54 time-series  arima  interpretation  moving-average 

যখন আমি একটি সময়ের সিরিজের সাথে "মুভিং এভারেজ" পড়ি, তখন আমি এমন কিছু মনে করি , বা সম্ভবত ওয়েট গড় হিসাবে0.5xটি-1+0.3এক্সটি-2+0.2এক্সটি-3। (আমি বুঝতে পারি এগুলি আসলে এআর (3) মডেল, তবে এগুলি আমার মস্তিস্কে ঝাঁপিয়ে পড়ে)) এমএ (কিউ) মডেলগুলি ত্রুটির শর্তগুলির সূত্র বা "উদ্ভাবন" কেন? কী{ε}একটি গড় চলন্ত সঙ্গে কি আছে? …

43 time-series  arima  terminology  moving-average 

আমি বুঝতে পারি যে কোনও প্রক্রিয়া যদি নিজের পূর্ববর্তী মানগুলির উপর নির্ভর করে তবে এটি একটি এআর প্রক্রিয়া। এটি যদি পূর্ববর্তী ত্রুটির উপর নির্ভর করে তবে এটি একটি এমএ প্রক্রিয়া। এই দুটি পরিস্থিতির যে কোনও একটি কখন ঘটবে? কারও কি এমন দৃ example় উদাহরণ রয়েছে যা কোনও প্রক্রিয়াটি এমএ বনাম …

21 time-series  autoregressive  moving-average 

এমএ প্রক্রিয়াটি অবিচ্ছিন্ন বা না হলে আমরা কেন যত্ন করি তা বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে having দয়া করে আমি ভুল হলে আমাকে সংশোধন করুন, তবে আমি বুঝতে পারি যে কেন আমাদের কোনও এআর প্রক্রিয়া কার্যকরী কিনা তা আমরা যত্নশীল, যেমন আমরা যদি কিছু পরামিতি এবং সাদা শব্দের যোগফল হিসাবে বলতে …

14 time-series  mathematical-statistics  autoregressive  moving-average 

2 বছরের বেশি সময় হয়েছে যে আমি বিভিন্ন টাইম সিরিজে কাজ করছি। আমি অনেক নিবন্ধে পড়েছি যে এমএ পদ ব্যবহারের ক্রমটি সনাক্ত করতে এসিএফ ব্যবহার করা হয়, এবং এআর-এর জন্য প্যাকএফ। একটি থাম্ব রুল রয়েছে যে এমএর জন্য, যে ল্যাগটি হঠাৎ করে এসিএফ বন্ধ হয়ে যায় তা হ'ল এমএ ক্রম …

13 time-series  arima  autoregressive  moving-average 

প্রশ্নটি শিরোনামযুক্ত কাগজটির উপর ভিত্তি করে: মিলিত রেডিয়েটিভ ট্রান্সপোর্ট-ডিফিউশন মডেল ব্যবহার করে বিচ্ছুরিত অপটিক্যাল টমোগ্রাফিতে চিত্র পুনর্গঠন Image লিংক ডাউনলোড কর লেখক ই.এম. সঙ্গে অ্যালগরিদম প্রয়োগ একটি অজানা ভেক্টরের sparsity নিয়মিতকরণ একটি ইমেজ পিক্সেল অনুমান করার জন্য। মডেল দিয়েছেনl1l1l_1μμ\mu y=Aμ+e(1)(1)y=Aμ+ey=A\mu + e \tag{1} অনুমানটি Eq (8) এ দেওয়া হয়েছে μ^=argmaxlnp(y|μ)+γlnp(μ)(2)(2)μ^=arg⁡maxln⁡p(y|μ)+γln⁡p(μ)\hat{\mu} …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  expectation-maximization  moving-average