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'공부/통계학'에 해당되는 글 34

  1. 2018.12.11 AR(2)모델의 condition 유도하기
  2. 2018.09.17 no matches hat
  3. 2018.09.10 fpp2 backcasting
  4. 2018.05.30 7.4
  5. 2018.04.11 Frequentist's C.I
  6. 2018.03.27 문제풀때 쓰는 수식 및 정보
  7. 2018.03.22 베타분포
  8. 2018.03.19 앞으로의 진로
  9. 2018.03.18 회귀분석 1차과제 참고 페이지
  10. 2018.03.14 자연상수 자연로그 미분 적분 식
2018. 12. 11. 22:17

AR(2)모델의 condition 유도하기 공부/통계학2018. 12. 11. 22:17

출처 : https://stats.stackexchange.com/questions/118019/a-proof-for-the-stationarity-of-an-ar2


phi1 <- seq(from = -2.5, to = 2.5, length = 51) 
plot(phi1,1+phi1,lty="dashed",type="l",xlab="",ylab="",cex.axis=.8,ylim=c(-1.5,1.5))
abline(a = -1, b = 0, lty="dashed")
abline(a = 1, b = -1, lty="dashed")
title(ylab=expression(phi[2]),xlab=expression(phi[1]),cex.lab=.8)
polygon(x = phi1[6:46], y = 1-abs(phi1[6:46]), col="gray")
lines(phi1,-phi1^2/4)
text(0,-.5,expression(phi[2]<phi[1]^2/4),cex=.7)
text(1.2,.5,expression(phi[2]>1-phi[1]),cex=.7)
text(-1.75,.5,expression(phi[2]>1+phi[1]),cex=.7)



Consider the equation

λ2ϕ1λϕ2=0

If z is a root of the "standard" characteristic equation 1ϕ1zϕ2z2=0 and setting z1=λ, the display obtains from rewriting the standard one as follows:

1ϕ1zϕ2z2=0z2ϕ1z1ϕ2=0λ2ϕ1λϕ2=0

Hence, an alternative condition for stability of an AR(2) is that all roots of the first display are insidethe unit circle, |z|>1|λ|=|z1|<1.

We use this representation to derive the stationarity triangle of an AR(2) process, that is that an AR(2) is stable if the following three conditions are met:

  1. ϕ2<1+ϕ1
  2. ϕ2<1ϕ1
  3. ϕ2>1

Recall that you can write the roots of the first display (if real) as

λ1,2=ϕ1±ϕ12+4ϕ22

to find the first two conditions.Consider the equation

λ2ϕ1λϕ2=0

If z is a root of the "standard" characteristic equation 1ϕ1zϕ2z2=0 and setting z1=λ, the display obtains from rewriting the standard one as follows:

1ϕ1zϕ2z2=0z2ϕ1z1ϕ2=0λ2ϕ1λϕ2=0
Hence, an alternative condition for stability of an AR(2) is that all roots of the first display are insidethe unit circle, |z|>1|λ|=|z1|<1.

We use this representation to derive the stationarity triangle of an AR(2) process, that is that an AR(2) is stable if the following three conditions are met:

  1. ϕ2<1+ϕ1
  2. ϕ2<1ϕ1
  3. ϕ2>1

Recall that you can write the roots of the first display (if real) as

λ1,2=ϕ1±ϕ12+4ϕ22
to find the first two conditions.

Then, the AR(2) is stationary iff |λ|<1, hence (if the λi are real):

1<ϕ1±ϕ12+4ϕ22<12<ϕ1±ϕ12+4ϕ2<2
The larger of the two λi is bounded by ϕ1+ϕ12+4ϕ2<2, or:
ϕ1+ϕ12+4ϕ2<2ϕ12+4ϕ2<2ϕ1ϕ12+4ϕ2<(2ϕ1)2ϕ12+4ϕ2<44ϕ1+ϕ12ϕ2<1ϕ1
Analogously, we find that ϕ2<1+ϕ1.

If λi is complex, then ϕ12<4ϕ2 and so

λ1,2=ϕ1/2±iϕ12+4ϕ2/2.
The squared modulus of a complex number is the square of the real plus the square of the imaginary part. Hence,
λ2=(ϕ1/2)2(ϕ12+4ϕ2/2)2=ϕ12/4(ϕ12+4ϕ2)/4=ϕ2.
This is stable if |λ|<1, hence if ϕ2<1 or ϕ2>1, as was to be shown. (The restriction ϕ2<1 resulting from ϕ22<1 is redundant in view of ϕ2<1+ϕ1 and ϕ2<1ϕ1.)

Plotting the stationarity triangle, also indicating the line that separates complex from real roots, we get

 

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Posted by 시스메
2018. 9. 17. 21:53

no matches hat 공부/통계학2018. 9. 17. 21:53


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2018. 9. 10. 21:46

fpp2 backcasting 공부/통계학2018. 9. 10. 21:46


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Posted by 시스메
2018. 5. 30. 23:12

7.4 공부/통계학2018. 5. 30. 23:12

# Industrial Data, P167 lm1 <- lm(Y ~ X, data=P167) plot(P167$X,P167$Y) residuals <- rstandard(lm1) plot(P167$X, residuals) ty<-P167$Y/P167$X tx<-1/P167$X w<-1/P167$X^2 # Transformation lm2<-lm(ty ~ tx) summary(lm2) anova(lm(ty~1),lm2) residuals(lm2) ## weighted residual fitted(lm2) ## weighted fitted value plot(P167$X, rstandard(lm2)) # WLS lm3<-lm(Y ~ X, data=P167, weight=w) summary(lm3) rm<-lm(Y ~ 1, data=P167, weight=w) anova(rm,lm3) residuals(lm3) ## unweighted residual weighted.residuals(lm3) ## weighted residual fitted(lm3) #y_hat,w plot(P167$X, rstandard(lm3)) #Education Expenditure data ## OLS regression result b1<-lm(Y~X1+X2+X3, data=P189) summary(b1) plot(fitted(b1),rstandard(b1)) identify(fitted(b1),rstandard(b1)) ##check influence and leverage plot(influence(b1)$hat) identify(influence(b1)$hat) plot(cooks.distance(b1)) plot(dffits(b1)) ##check heteroskedasticity plot(P189$Region,rstandard(b1)) plot(P189$X1,rstandard(b1)) plot(P189$X2,rstandard(b1)) ## OLS without AK b2<-lm(b1,subset=-c(49)) summary(b2) residuals<-b2$residuals predicted <- fitted(b2) plot(predicted,rstandard(b2)) plot(P189$Region[-49],rstandard(b2)) ## WLS Result without AK s1 <- sum(residuals[(P189$Region==1)]^2)/(9-1) s2 <- sum(residuals[(P189$Region==2)]^2)/(12-1) s3 <- sum(residuals[(P189$Region==3)]^2)/(16-1) s4 <- sum(residuals[(P189$Region==4)]^2, na.rm=TRUE)/(12-1) P189$w[(P189$Region==1)]<-1/s1 P189$w[(P189$Region==2)]<-1/s2 P189$w[(P189$Region==3)]<-1/s3 P189$w[(P189$Region==4)]<-1/s4 P189new<-P189[-49,] b3<-lm(Y~X1+X2+X3,data=P189new,weights=w) summary(b3) predicted<-fitted(b3) residuals<-rstandard(b3) plot(predicted,residuals) plot(P189new$Region,residuals)

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Posted by 시스메
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Frequentist's C.I 공부/통계학2018. 4. 11. 22:39

n개의 변수를 포함하는 표본을 여러번 뽑아 그 신뢰구간을 구했을 때 그 interval 중 모평균이 몇번이나 들어가는지


베이지안의 경우
그냥 특정 구간 내 모평균이 있을 확률로 알아도 ㅇㅋ

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문제풀때 쓰는 수식 및 정보 공부/통계학2018. 3. 27. 20:17

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2018. 3. 22. 15:48

베타분포 공부/통계학2018. 3. 22. 15:48

https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=mykepzzang&logNo=220843077734&proxyReferer=https%3A%2F%2Fm.search.naver.com%2Fsearch.naver%3Fquery%3D%25EB%25B2%25A0%25ED%2583%2580%25EB%25B6%2584%25ED%258F%25AC%26where%3Dm%26sm%3Dmtp_hty

감마분포도 참고

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앞으로의 진로 공부/통계학2018. 3. 19. 20:35

박사때 데이터 과학자
석사 졸업 후 경영 컨설턴팅 회사
외국 갈수있으면 좋고
석사때 시계열 분석 및 프로그래밍
영어 & 일본어 & 스페인어
:
Posted by 시스메
2018. 3. 18. 00:54

회귀분석 1차과제 참고 페이지 공부/통계학2018. 3. 18. 00:54

https://blog.naver.com/hafs_snu/220825408168

https://blog.naver.com/hafs_snu/220834890761

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Posted by 시스메
2018. 3. 14. 13:17

자연상수 자연로그 미분 적분 식 공부/통계학2018. 3. 14. 13:17

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Posted by 시스메