The last type of process used in AR

The last type of process used in ARIMA models, and the most difficult to visualize, is
the moving average. In a moving-average process, each value is determined by the average of the current disturbance and one or more previous disturbances. The order of the
moving average process specifies how many previous disturbances are averaged into the
new value. The equation for a first-order moving average process is:
In the standard notation, an MA(n) or ARIMA(0,0,n) process uses n previous disturbances along with the current one.
The difference between an autoregressive process and a moving-average process is
subtle but important. Each value in a moving-average series is a weighted average of the
most recent random disturbances, while each value in an autoregression is a weighted
average of the recent values of the series. Since these values in turn are weighted averages of the previous ones, the effect of a given disturbance in an autoregressive process
dwindles as time passes. In a moving-average process, a disturbance affects the system
for a finite number of periods (the order of the moving average) and then abruptly ceases
to affect it.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ชนิดสุดท้ายของกระบวนการที่ใช้ในรุ่นอา และยากที่สุดเห็นภาพค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ในกระบวนการย้ายค่าเฉลี่ย ค่าแต่ละค่าจะถูกกำหนด โดยค่าเฉลี่ยของความยินดีปัจจุบันและเกิดก่อนหน้านี้อย่าง น้อยหนึ่ง ลำดับของการย้ายกระบวนการเฉลี่ยระบุจำนวนก่อนหน้านี้รบกวนเป็น averaged เป็นค่าใหม่ สมการแรกการย้ายกระบวนการเฉลี่ยคือ: ในสัญกรณ์มาตรฐาน กระบวนการ MA(n) หรือ ARIMA(0,0,n) ใช้ n เกิดก่อนหน้านี้กับปัจจุบัน ความแตกต่างระหว่าง autoregressive กระบวนการและกระบวนการย้ายเฉลี่ยรายละเอียดแต่ความสำคัญ แต่ละค่าในชุดย้ายเฉลี่ยเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของการล่าสุดแปรปรวนสุ่ม ในขณะที่แต่ละค่าใน autoregression มี การถ่วงน้ำหนักค่าเฉลี่ยของค่าล่าสุดของชุด เนื่องจากค่าเหล่านี้จะเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของก่อนหน้า ผลของการรบกวนกำหนดในกระบวนการ autoregressivedwindles เมื่อเวลาผ่าน ในกระบวนการย้ายเฉลี่ย ไฟฟ้ามีผลต่อระบบในจำนวนจำกัด (ลำดับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) และเดชานุภาพยุติมีผลกับมัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ประเภทสุดท้ายของกระบวนการที่ใช้ในรูปแบบ ARIMA และที่ยากที่สุดที่จะเห็นภาพเป็น
ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ในขั้นตอนการย้ายค่าเฉลี่ยแต่ละค่าจะถูกกำหนดโดยค่าเฉลี่ยของความวุ่นวายในปัจจุบันและหนึ่งหรือกับระเบิดก่อนหน้านี้มากกว่า คำสั่งของ
กระบวนการเฉลี่ยเคลื่อนที่ระบุว่าหลายระเบิดแล้วนำมาเฉลี่ยเป็น
ค่าใหม่ สมการแรกเพื่อย้ายกระบวนการเฉลี่ยคือ
ในสัญกรณ์มาตรฐาน MA (N) หรือ ARIMA (0,0, n) ขั้นตอนการใช้ n ระเบิดที่ก่อนหน้านี้พร้อมกับปัจจุบันหนึ่งใน
ความแตกต่างระหว่างกระบวนการและอัต การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ที่
บอบบาง แต่ที่สำคัญ ค่าในชุดเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของ
ระเบิดสุ่มล่าสุดในขณะที่มูลค่าใน autoregression แต่ละถัว
เฉลี่ยของค่าล่าสุดของซีรีส์ ตั้งแต่ค่าเหล่านี้ในทางกลับกันเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของคนที่ก่อนหน้านี้ผลกระทบของความไม่สงบได้รับในกระบวนการอัต
dwindles เมื่อเวลาผ่านไป ในกระบวนการเฉลี่ยเคลื่อนที่รบกวนมีผลต่อระบบ
สำหรับจำนวน จำกัด ของระยะเวลา (คำสั่งของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) แล้วสิ้นสุดลงอย่างกะทันหัน
ส่งผลกระทบต่อมัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ประเภทสุดท้ายของกระบวนการที่ใช้ในตัวแบบ ARIMA และส่วนใหญ่ยากที่จะเห็นภาพ คือ
ย้ายเฉลี่ย ในกระบวนการเคลื่อนไหวเฉลี่ย แต่ละค่าจะถูกกำหนดโดยเฉลี่ยของความวุ่นวายในปัจจุบันและหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งในก่อนหน้านี้ คำสั่งของ
ย้ายเฉลี่ยกระบวนการระบุจํานวนก่อนหน้านี้ ได้แก่ การรบกวนจากใน
ค่าใหม่สมการสำหรับความเคลื่อนไหวเฉลี่ยกระบวนการ :
ในสัญกรณ์มาตรฐาน , MA ( N ) หรือ ARIMA ( 0,0 , n ) กระบวนการใช้ N รบกวนก่อนหน้าพร้อมกับปัจจุบัน
ความแตกต่างระหว่างกระบวนการ และกระบวนการวิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่
บอบบาง แต่ที่สำคัญ แต่ละค่าในการย้ายเฉลี่ยชุดคือค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของ
ล่าสุดสุ่ม แปรปรวนในขณะที่แต่ละค่าในการถดถอยอัตตะเป็นถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก
ของค่าล่าสุดของชุด เพราะค่าเหล่านี้ในการเปิดถัวเฉลี่ยของคนก่อนหน้า ผลของการได้รับการรบกวนในตัวกระบวนการ
ใจเย็น เมื่อเวลาผ่านไป ในกระบวนการเคลื่อนไหวเฉลี่ย มีการรบกวนต่อระบบ
สำหรับจำนวนที่จำกัดของระยะเวลา ( คำสั่งของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ) แล้วชะงักหยุด
กระทบมัน