thus we obtain by OLS regression th

thus we obtain by OLS regression the AR(8)model
where rt is the error term of the process estimated
we get exactly the same result , if we consider this AR model as a special case of an ARMA model estimated by iterative nonlinear least squares
viii. example: ARIMA(8,d,8) model for r that contains only coefficients significant at least on the one percent level.
now we try to improve the model by including a moving average term. in this case we must use the iterative nonlinear least squares method. now the aim is to obtain coefficients significant on the 1% level again after of a series of trials with varying ARMA(8,8) model we got finally the following results by omitting non significant coefficients

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ดังนั้น เราขอรับ โดยถดถอย OLS AR รุ่น (8)ที่ rt เป็นคำผิดพลาดของกระบวนการประเมิน เราได้ว่าผลเดียวกัน ถ้าเราพิจารณา AR รุ่นนี้เป็นกรณีพิเศษของรุ่นอาร์มาประเมิน โดยช่องสี่เหลี่ยมอย่างน้อยซ้ำไม่เชิงเส้น viii. ตัวอย่าง: รูปแบบ ARIMA(8,d,8) สำหรับ r ที่ประกอบด้วยเฉพาะสัมประสิทธิ์มีนัยสำคัญน้อยในระดับหนึ่งเปอร์เซ็นต์ตอนนี้ เราพยายามปรับปรุงรูปแบบ โดยรวมคำเฉลี่ยเคลื่อนที่ ในกรณีนี้ เราต้องใช้วิธีกำลังสองน้อยสุดไม่เชิงเส้นซ้ำ ตอนนี้จุดมุ่งหมายคือการ ขอรับค่าสัมประสิทธิ์มีนัยสำคัญในระดับ 1% อีกหลังของชุดของการทดลองกับรุ่น ARMA(8,8) ที่แตกต่างกัน ได้ในที่สุดผลลัพธ์ต่อไปนี้ โดยไม่ใส่ค่าสัมประสิทธิ์ที่สำคัญไม่ใช่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทำให้เราได้รับโดย OLS ถดถอย AR (8) รุ่น
ที่ RT เป็นคำที่ผิดพลาดของกระบวนการประมาณการ
ที่เราได้รับว่าผลเดียวกันถ้าเราพิจารณารุ่น AR นี้เป็นกรณีพิเศษของรูปแบบ ARMA ประมาณโดยย้ำไม่เชิงเส้นอย่างน้อยสี่เหลี่ยม
VIII . ตัวอย่าง: ARIMA (8, D, 8) แบบจำลองสำหรับ R ที่มีเฉพาะค่าสัมประสิทธิ์ที่สำคัญอย่างน้อยในระดับร้อยละหนึ่ง
ตอนนี้เราพยายามที่จะปรับปรุงรูปแบบโดยรวมเฉลี่ยระยะการเคลื่อนย้าย ในกรณีนี้เราต้องใช้วิธีการที่กล่าวย้ำไม่เชิงเส้นสี่เหลี่ยมน้อย ขณะนี้มีจุดมุ่งหมายคือเพื่อให้ได้ค่าสัมประสิทธิ์อย่างมีนัยสำคัญในระดับ 1% อีกครั้งหลังจากที่ชุดของการทดลองที่แตกต่างกัน ARMA (8,8) รุ่นที่เราได้ในที่สุดผลการดังต่อไปนี้โดยเลี่ยงค่าสัมประสิทธิ์ที่สำคัญไม่ใช่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ดังนั้นเราได้รับโดยวิธี OLS Regression AR ( 8 ) รูปแบบที่ RT เป็นข้อผิดพลาดของกระบวนการประเมินระยะเราได้รับผลเดียวกัน ถ้าเราพิจารณาแบบจำลอง AR เป็นกรณีพิเศษของอาวุธแบบไม่เชิงเส้นโดยวิธีการกำลังสองน้อยที่สุดประมาณ8 . ตัวอย่าง : การตลาด ( 8 , D 8 ) รูปแบบ R ที่มีเพียงความสําคัญอย่างน้อยร้อยละหนึ่งระดับตอนนี้เราพยายามที่จะปรับปรุงรูปแบบโดยรวมเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะ ในกรณีนี้เราต้องใช้วิธีกำลังสองน้อยที่สุดแบบซ้ำ ตอนนี้เป้าหมายคือการได้รับความสำคัญในระดับ 1 อีกครั้งหลังจากที่ชุดของการทดลองที่อาม่า ( 8,8 ) รุ่นเราได้ในที่สุด ต่อไปนี้ โดยละเว้น พบว่าค่าสัมประสิทธิ์