Autoregressive models are remarkabl

Autoregressive models are remarkably flexible at handling a wide range of different time series patterns. The two series in Figure 8.5 show series from an AR(1) model and an AR(2) model. Changing the parameters ϕ1,…,ϕp results in different time series patterns. The variance of the error term et will only change the scale of the series, not the patterns.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รุ่น Autoregressive มีไข้แต่ยืดหยุ่นในการจัดการเวลาต่าง ๆ ชุดรูปแบบที่หลากหลาย ชุด 2 ในรูปที่ 8.5 แสดงชุดจากแบบจำลอง AR(1) และแบบจำลอง AR(2) การเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์ ϕ1,..., ϕp ผลในเวลาที่แตกต่างรูปแบบชุด ความแปรปรวนของข้อผิดพลาดระยะ et จะเปลี่ยนเฉพาะขนาดของชุด ลวดลายไม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รุ่นอัตเป็นอย่างน่าทึ่งที่มีความยืดหยุ่นในการจัดการความหลากหลายของรูปแบบเวลาชุดที่แตกต่าง ทั้งสองชุดในรูปที่ 8.5 ชุดการแสดงจาก AR (1) รูปแบบและ AR (2) รูปแบบ เปลี่ยนพารามิเตอร์φ1, ... , φpผลในเวลาที่แตกต่างกันรูปแบบซีรีส์ ความแปรปรวนของระยะและข้อผิดพลาดจะเปลี่ยนขนาดของชุดที่ไม่รูปแบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

自回归模型是在宽范围remarkably处理率（A）时间系列模式不同的两个系列。从一系列Figure 8.5 show在AR（1）模型（AR）模型，和一个参数的改变。2ϕϕP 1，……，结果在不同的时间。方差的模式。”系列将只改变长期的错误等，没有规模的系列的模式。