Propósito: Revisar la aleatoriedad parcelas autocorrelación (. Box y Jenkins, pp 28-32) son una herramienta comúnmente utilizada para el control de la aleatoriedad en un conjunto de datos. Esta aleatoriedad se determina mediante el cálculo de las autocorrelaciones para los valores de datos en el tiempo que varía queda. Si al azar, tales autocorrelaciones deben estar cerca de cero para cualquier y todas las separaciones temporizados. Si no aleatoria, a continuación, una o más de las autocorrelaciones será significativamente diferente de cero. Además, las parcelas de autocorrelación se utilizan en la etapa de identificación del modelo de Box-Jenkins autorregresivo, moviendo los modelos de series de tiempo promedio. Autocorrelación es sólo una medida de aleatoriedad Tenga en cuenta que no correlacionado no significa necesariamente aleatoria. Los datos que tienen autocorrelación significativa no es aleatoria. Sin embargo, los datos que no muestran autocorrelación significativa todavía pueden exhibir no aleatoriedad de otras maneras. Autocorrelación es sólo una medida de la aleatoriedad. En el contexto de la validación del modelo (que es el principal tipo de aleatoriedad que dicuss en el Manual), la comprobación de autocorrelación es típicamente una prueba suficiente de aleatoriedad desde los residuos de un pobre ajuste de modelos tienden a mostrar aleatoriedad no sutil. Sin embargo, algunas aplicaciones requieren una determinación más rigurosa de aleatoriedad. En estos casos, una batería de pruebas, lo que podría incluir la comprobación de la autocorrelación, se aplican ya que los datos pueden ser no aleatoria de muchas maneras diferentes y, a menudo sutiles. Un ejemplo de dónde se necesita una verificación más rigurosa para la aleatoriedad estaría en la prueba de los generadores de números aleatorios. Muestra Terreno: Autocorrelaciones debe estar cerca de cero para la aleatoriedad. Tal no es el caso en este ejemplo y por lo tanto la hipótesis de aleatoriedad no pasa esta parcela de muestreo de autocorrelación muestra que las series de tiempo no es aleatoria, sino que tiene un alto grado de autocorrelación entre las observaciones adyacentes y casi adyacentes. Definición: r (h) frente a h parcelas de autocorrelación están formados por Eje vertical: coeficiente de autocorrelación, donde C h es la función de autocovarianza y C 0 es la función de varianza Nota que R h está entre -1 y 1. Nótese que algunas fuentes pueden utilizar el siguiente fórmula para la función de autocovarianza Aunque esta definición tiene menos sesgo, el (1 / N) formulación tiene algunas propiedades estadísticas deseables y es la forma más comúnmente utilizada en la literatura estadísticas. Consulte las páginas 20 y 49-50 en Chatfield para más detalles. eje horizontal: Tiempo de retardo h (h 1, 2, 3.) La línea anterior también contiene varias líneas de referencia horizontales. La línea media está en cero. Las otras cuatro líneas son 95 y 99 bandas de confianza. Tenga en cuenta que hay dos fórmulas distintas para generar las bandas de confianza. Si la trama de autocorrelación está siendo utilizado para la prueba de aleatoriedad (es decir, no hay dependencia del tiempo en los datos), se recomienda la siguiente fórmula: donde N es el tamaño de la muestra, z es la función de distribución acumulada de la distribución normal estándar y (alfa ) es el nivel de significación. En este caso, las bandas de confianza se fija anchura que depende del tamaño de la muestra. Esta es la fórmula que se utilizó para generar las bandas de confianza en la trama anterior. parcelas de autocorrelación también se utilizan en la etapa de identificación del modelo para el montaje de modelos ARIMA. En este caso, un modelo de promedio móvil se asume para los datos y las siguientes bandas de confianza debe ser generada: donde k es el retraso, N es el tamaño de la muestra, z es la función de distribución acumulada de la distribución normal estándar y (alfa) se el nivel de significación. En este caso, las bandas de confianza aumentan al incrementar la demora. La trama de autocorrelación puede proporcionar respuestas a las siguientes preguntas: ¿Son los datos aleatorios es una observación relacionada con una observación adyacente es una observación relacionada con una observación dos veces eliminado (etc.) ¿El ruido blanco serie de tiempo observada es la serie de tiempo observada sinusoidal es el autorregresivo serie temporal observada Qué es un modelo apropiado para la serie de tiempo observada es el modelo válido y suficiente en el ss fórmula / Importancia sqrt válido: asegurar la validez de las conclusiones de ingeniería aleatoriedad (junto con el modelo fijo, la variación fijo y fijo de distribución) es uno de los cuatro supuestos que normalmente subyacen en todos los procesos de medición. El supuesto de aleatoriedad es críticamente importante por las siguientes tres razones: La mayoría de las pruebas estadísticas estándar dependen de la aleatoriedad. La validez de las conclusiones de la prueba está directamente vinculada a la validez de la hipótesis de aleatoriedad. Muchas fórmulas estadísticas de uso común dependen de la suposición de la aleatoriedad, la fórmula más común es la fórmula para la determinación de la desviación estándar de la media de la muestra: donde s es la desviación estándar de los datos. Aunque se utilizan en gran medida, los resultados del uso de esta fórmula son de ningún valor a menos que el supuesto de aleatoriedad sostiene. Para los datos univariados, el modelo por defecto es Si los datos no son al azar, este modelo es incorrecto y no válido, y las estimaciones de los parámetros (como la constante) se convierta sin sentido y no válidos. En resumen, si el analista no comprueba la aleatoriedad, la validez de muchas de las conclusiones estadísticas se convierte en sospechoso. La trama de autocorrelación es una excelente manera de comprobar tales randomness. 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DoD Labs y SampT - Permite a los usuarios consultar en la comunidad de laboratorios del Departamento de Defensa o de otros sitios identificados en relación con las organizaciones SampT. DTIC en línea - Esta búsqueda consulta el sitio web público DTIC en línea. NDIA - Asociación de la Industria de Defensa Nacional Actas del Congreso. Colección de presentaciones de conferencias patrocinadas NDIA. RDDS - R-2 suministre información descriptiva sobre los programas de evaluación (RDTampE) Investigación, desarrollo, pruebas y elementos del programa y (Números PE) dentro del Departamento de Defensa (DoD). SCAMPI - Índice de Publicaciones Periódicas universidad de personal militar automatizado. Base de datos de artículos sobre la ciencia militar y naval, la guerra operativa, la planificación conjunta, la política nacional e internacional, y otras áreas investigado por Joint Forces Staff College desde 1985 hasta la actualidad. WHS - Washington Sede servicio. Departamento de Defensa (DoD) Emisiones (actual y cancelado), Mayor Conjunto y otras Militares EE. UU. (es decir, Ejército, Armada, Fuerza Aérea) publicaciones de servicio, Instrucciones Administrativas, memorandos Directiva de tipo A y las formas del Departamento de Defensa. Número de acceso: AD0670174 Título: DISTRIBUCIÓN DE autocorrelaciones residuales en la Gestión Integrada autorregresivo de movimiento MODELOS DE LA SERIE Promedio de tiempo. Nota descriptiva: rept técnica, Autor Corporativo:. WISCONSIN MADISON UNIV DEPARTAMENTO DE ESTADISTICAS Autor (s) personal: Box, G. EP Pierce, David A. Informe Fecha: Abril 1968 paginación o Media Count: 45 Resumen: Se muestra que para una aproximación cercana a los residuos de cualquier medio o mixto autorregresivo en movimiento - proceso de media móvil será el mismo que los de un elegida adecuadamente proceso autorregresivo. La adecuación de esta aproximación es confirmado por cálculo empírico. Se sigue de esto que uno no tendrá que considerar por separado estas dos clases de procesos. Descriptores: (TIEMPO DE SERIE DE ANÁLISIS, los procesos estadísticos), por mínimos cuadrados, aproximación (Matemáticas), procesos estocásticos, análisis de varianza, muestreo, distribuciones estadísticas, modelos matemáticos, TABLAS (DATA) Asunto Categorías: ESTADÍSTICA Y enunciado de probabilidad de distribución: APROBADO POR RELEASEDistribution PÚBLICA residuales de Autocorrelaciones en el movimiento de los modelos integrados autorregresivos-media de series temporales Nota: siempre revise sus referencias y hacer las correcciones necesarias antes de usar. Prestar atención a los nombres, mayúsculas y fechas. Revista de la Asociación Americana de Estadística Descripción: El Diario de la Asociación Americana de Estadística (JASA) ha sido considerado como la principal revista de la ciencia estadística. Science Citation Index informó JASA fue la revista más citado en las ciencias matemáticas en la década 1991-2001, con 16.457 citas, más de 50 más de las siguientes revistas más citados. Artículos en JASA se centran en aplicaciones estadísticas, teoría y métodos en la vida económica, social, física, ingeniería, y ciencias de la salud y sobre los nuevos métodos de enseñanza de la estadística. Tel. Las cookies son utilizados por este sitio. Para obtener más información, visite la página de cookies. Derechos de autor 2016 Elsevier BV o sus licenciatarios o colaboradores.
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