Where t is the time of sampling, t

Where t is the time of sampling, t x is the sample value at time t,
 is the constant,  is the autoregressive coefficient
(1 1) , and t  is the independent random error term
(common cause variation) at time t following
2 N(0, )   . If an
increasing linear trend exists in such a process, its representative
model is called the trend AR(1) model (Guh, 2008):

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

t ที่เป็นเวลาของการสุ่มตัวอย่างเท็กซัสเป็นค่าตัวอย่างที่เวลา t
เป็นค่าคงที่คือค่าสัมประสิทธิ์อัต
( 1  1), และ T เป็นคำที่ผิดพลาดแบบสุ่มอิสระ
(ทั่วไป ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลง) ในเวลาต่อไปนี้ T
2 n (0)  ถ้า
ที่เพิ่มขึ้นแนวโน้มเชิงเส้นที่มีอยู่ในกระบวนการดังกล่าวเป็นตัวแทนของรูปแบบที่เรียกว่า
แนวโน้ม ar (1) รูปแบบ (Guh, 2008):

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

T เป็น เวลาสุ่มตัวอย่าง t x เป็นค่าของตัวอย่างที่เวลา t,
คือ ค่าคง เป็น
(1 1) สัมประสิทธิ์ autoregressive และ t มีข้อผิดพลาดแบบสุ่มอิสระ
(common cause variation) ที่เวลา t ดังต่อไปนี้
N (0,)  2 ถ้าเป็น
แนวโน้มเชิงเส้นเพิ่มขึ้นอยู่ในเช่นกระบวนการ ตัวแทนของ
รูปเรียกว่ารูปแบบแนวโน้ม AR(1) (Guh, 2008):

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สถานที่ซึ่งเป็นที่เวลาของการสุ่มตัวอย่าง, T x เป็นตัวอย่างที่เวลา T ,
คือที่คงที่,คือ autoregressive ตัวเลข
( 1  1 ),และ T เป็นอิสระแบบสุ่มข้อผิดพลาดในระยะสั้น
(โดยทั่วไปทำให้การเปลี่ยนแปลง)ในเวลาต่อไปนี้: T
2 N ( 0 ,). หากแนวโน้ม linear
ซึ่งจะช่วยเพิ่มขึ้นที่มีอยู่แล้วในกระบวนการดังกล่าวตัวแทน
รุ่นเป็นเรียกว่าแนวโน้ม AR ( 1 )รุ่น( guh 2008 )