Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

On the properties of some predictor in time series analysis

Tytuł:
On the properties of some predictor in time series analysis
Właściwości pewnego predyktora w analizie szeregów czasowych
Autorzy:
Czogała, Maria
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907045.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
predictor
hypothesis testing
mean square error
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 216
0208-6018
2353-7663
Język:
angielski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Cieślak (1993) and Kohler and College (1988) considered a predictor being an arithmetic mean of a set of k-latest observations in time series, where k was constant. In this paper a modified predictor is presented and its properties are discussed. For each t-th observation the hypothesis that there is no change in the level of the time series is tested. When the hypothesis isn’t rejected the predictor is an arithmetic mean of a set of t-latest observations otherwise the predictor is equal to the value o f the last observation in the time series. The mean square error is used for assessing the error of prediction.

W swoich pracach Cieślak (1993) oraz Kohler i College (1988) rozważali predyktor będący średnią arytmetyczną k-ostatnich obserwacji szeregu czasowego, gdzie k jest stale. W pracy przedstawiona jest modyfikacja wspomnianego predyktora oraz omówione są jego własności. Zaproponowany predyktor jest średnią arytmetyczną k-ostatnich obserwacji szeregu czasowego, przy czym k nie jest wielkością stałą. Dla każdej t-kolejnej obserwacji szeregu czasowego weryfikowana jest hipoteza, twierdząca, że w poziomie szeregu czasowego nie nastąpiła zmiana. Gdy hipoteza zerowa nie jest odrzucona predyktor jest wyznaczany jako średnia arytmetyczna z wszystkich t-ostatnich obserwacji, w przypadku przeciwnym predyktor jest równy ostatniej obserwacji tego szeregu czasowego. Do oceny błędów predykcji wykorzystany jest błąd średniokwadratowy.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies