Model estimation Model estimation m

Model estimation Model estimation means finding the values of the model coefficients which provide the best fit to the data. At the identification state one or more models are tentatively chosen that seen to provide statistically adequate representations of the available data. At this stage we get precise estimates of the coefficients of the model chosen at the identification stage. That is we fit the chosen model to our time series data to get estimates of the coefficients. This stage provides some warning signals about the adequacy of our model. In particular, if the estimated coefficients do not satisfy certain mathematical inequality conditions, that model is rejected. . There are sophisticated computational algorithms designed to do this. Model checking (Diagnosis)
This involves testing the assumptions of the model to identify any areas where the model is inadequate. If the model is found to be inadequate, it is necessary to go back to Step 2 and try to identify a better model. Ideally, a model should extract all systematic information from the data. The

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การประเมินแบบจำลองหมายถึงการประเมินหาค่าสัมประสิทธิ์แบบจำลองที่ดีสุดให้พอดีกับข้อมูล ที่รัฐรหัส รุ่น หนึ่งได้อย่างไม่แน่นอนเลือกที่เห็นให้เป็นตัวแทนทางสถิติเพียงพอของข้อมูลมี ในขั้นตอนนี้ เราได้รับประเมินความแม่นยำของค่าสัมประสิทธิ์ของแบบจำลองที่เลือกในขั้นตอนระบุ นั่นคือเราพอดีแบบท่านกับข้อมูลอนุกรมเวลาของเราจะได้รับการประเมินของสัมประสิทธิ์ ขั้นตอนนี้มีสัญญาณเตือนบางอย่างเกี่ยวกับความเพียงพอของแบบจำลองของเรา โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ถ้าสัมประสิทธิ์การประเมินตอบสนองเงื่อนไขทางคณิตศาสตร์อสมการ รุ่นที่ถูกปฏิเสธ . มีกระบวนการคำนวณซับซ้อนมาทำ แบบตรวจสอบ (วินิจฉัย)นี้เกี่ยวข้องกับการทดสอบสมมติฐานของแบบจำลองการระบุพื้นที่ไม่เพียงพอแบบ ถ้าแบบจำลองมีอยู่จะไม่เพียงพอ ได้กลับไปยังขั้นตอน 2 และพยายามหาแบบที่ดี ดาว แบบจำลองควรแยกระบบข้อมูลทั้งหมดจากข้อมูล ที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปแบบการประเมินแบบการประเมิน หมายถึง การหาค่าของแบบจำลองสัมประสิทธิ์ซึ่งให้เหมาะสมกับข้อมูล ที่ระบุว่ารัฐหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งรุ่นที่จะเลือกที่เห็นเพื่อให้ระดับเพียงพอเป็นตัวแทนของข้อมูลที่มีอยู่ ในขั้นตอนนี้เราได้รับการประมาณการที่แม่นยำของสัมประสิทธิ์ของตัวเลือกที่ระบุขั้นตอนที่เราเลือกที่จะพอดีกับรูปแบบของข้อมูลอนุกรมเวลาของเราที่จะได้รับการประมาณการของค่าสัมประสิทธิ์ เวทีนี้มีสัญญาณเตือนเกี่ยวกับความเพียงพอของนายแบบของเรา โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ถ้าประมาณค่าสัมประสิทธิ์ไม่ตอบสนองเงื่อนไขความไม่เท่าเทียมกันทางคณิตศาสตร์บางรุ่นที่ถูกปฏิเสธ มีความซับซ้อนเชิงคำนวณอัลกอริทึมที่ออกแบบมาเพื่อทำสิ่งนี้ การตรวจสอบรูปแบบ ( การวินิจฉัย )
นี้เกี่ยวข้องกับการทดสอบสมมติฐานของแบบจำลองเพื่อระบุพื้นที่ใด ๆ ที่แบบไม่ ถ้าแบบมีไม่เพียงพอ จะต้องกลับไปที่ขั้นตอนที่ 2 และพยายามที่จะระบุรูปแบบดีกว่า นึกคิด , รูปแบบควรดึงข้อมูลระบบทั้งหมดจากข้อมูล ที่