for both time series are very simil

for both time series are very similar, which gives us further confidence that the model is appropriate for these data. We also
used the Akaike Information Criteria (AIC) and this resulted in a slightly more complicated model involving autoregressive
terms of orders 1, 2, 12 and 24, and moving average terms of the same orders (Table 2, Model D). The regression parameters
are again very similar to Model B, but there is only a minor improvement in AIC, indicating that the more parsimonious
Model B is preferable. Finally, to test the stability of the parameter estimates, Model B was refitted to the time series from
1950 onwards (Table 2, Model E). Again most parameters changed by only a small amount and are within the 95% confidence
intervals of the Model B parameters. The only exception to this is the autoregressive order 1 parameter which has reduced in
magnitude slightly. The reason for this is unclear, but it may reflect an improvement in the data quality over time. For this
reason we consider both Models B and E in the simulation study (see Table 2).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เวลาทั้งสอง ชุดจะคล้าย ซึ่งทำให้เรามั่นใจเพิ่มเติมว่ารูปแบบที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลเหล่านี้ เรายัง
ใช้เกณฑ์ข้อมูล Akaike (AIC) และส่งผลให้ในรูปแบบซับซ้อนมากขึ้นเล็กน้อยที่เกี่ยวข้องกับ autoregressive
คำสั่ง 1, 2, 12 และ 24 และเงื่อนไขย้ายเฉลี่ยของใบสั่งเดียวกัน (ตารางที่ 2 รุ่น D) พารามิเตอร์การถดถอย
จะคล้ายกับรุ่น B อีกครั้ง แต่มีเพียงปรับปรุงเล็กน้อยใน AIC ระบุที่ที่ parsimonious มาก
รุ่น B ใช้ ในที่สุด การทดสอบความมั่นคงของการประเมินพารามิเตอร์ รุ่น B ถูก refitted กับลำดับเวลาจาก
1950 เป็นต้นไป (ตารางที่ 2 รุ่น E) อีกพารามิเตอร์ส่วนใหญ่เปลี่ยนแปลง โดยเฉพาะขนาดเล็กยอด และมีความเชื่อมั่น 95%
ช่วงของพารามิเตอร์รุ่น B ข้อยกเว้นเฉพาะนี้เป็น autoregressive 1 ปริมาณที่มีการลดลงใน
ขนาดเล็กน้อย เหตุผลไม่ชัดเจน แต่มันอาจสะท้อนถึงการปรับปรุงคุณภาพข้อมูลช่วงเวลา นี้
เหตุผลเราพิจารณารูปแบบทั้ง B และ E ในการจำลองสถานการณ์ที่ศึกษา (ดูตารางที่ 2)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สำหรับทั้งอนุกรมเวลาจะคล้ายกันมากซึ่งช่วยให้เรามีความเชื่อมั่นต่อไปว่ารูปแบบที่เหมาะสมกับข้อมูลเหล่านี้ นอกจากนี้เรายัง
ใช้ข้อมูล Akaike เกณฑ์ (AIC) และเรื่องนี้เกิดขึ้นในรูปแบบที่ซับซ้อนมากขึ้นเล็กน้อยที่เกี่ยวข้องกับอัต
แง่ของคำสั่งที่ 1, 2, 12 และ 24 และการย้ายแง่เฉลี่ยของใบสั่งซื้อเดียวกัน (ตารางที่ 2, รุ่น D) พารามิเตอร์การถดถอย
อีกครั้งคล้ายกับแบบจำลอง B แต่มีเพียงการปรับปรุงเล็กน้อยใน AIC แสดงให้เห็นว่าเค็มมากขึ้น
รุ่น B เป็นที่นิยม ในที่สุดในการทดสอบความมั่นคงของประมาณการพารามิเตอร์รุ่น B ควบคู่กับชุดเวลาจาก
1950 เป็นต้นไป (ตารางที่ 2, รุ่น E) อีกครั้งค่ามากที่สุดมีการเปลี่ยนแปลงโดยเพียงเล็กน้อยและอยู่ในความมั่นใจ 95%
ช่วงเวลาของพารามิเตอร์รุ่น B ยกเว้นเพียงนี้เป็นอัต 1 พารามิเตอร์ที่มีการลดลงใน
ขนาดเล็กน้อย เหตุผลของเรื่องนี้ก็ไม่มีความชัดเจน แต่มันอาจจะสะท้อนให้เห็นถึงการปรับปรุงในคุณภาพของข้อมูลในช่วงเวลา สำหรับ
เหตุผลที่เราพิจารณาทั้งรุ่น B และ E ในการศึกษาแบบจำลอง (ดูตารางที่ 2)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทั้งชุดเวลาจะคล้ายคลึงกันมาก ซึ่งทำให้เราเชื่อมั่นต่อไปว่าโมเดลที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลเหล่านี้ นอกจากนี้เรายังใช้เกณฑ์สารสนเทศ
เคราะห์ ( AIC ) และทำให้เกิดเล็กน้อยที่ซับซ้อนมากขึ้นรูปแบบที่เกี่ยวข้องกับเงื่อนไขในตัวเอง
สั่งซื้อ 1 , 2 , 12 และ 24 และย้ายส่วนเฉลี่ยของคำสั่งเดียวกัน ( ตารางที่ 2 , รุ่น D ) พารามิเตอร์การถดถอย
เป็นอีกครั้งที่คล้ายกันมากกับรุ่น B , แต่มันเป็นเพียงเล็กน้อยในการปรับปรุงรูปแบบ ระบุว่า ความตระหนี่
มากกว่ารูปแบบ B ดีกว่า สุดท้าย เพื่อทดสอบเสถียรภาพของค่าประมาณการ รุ่น B ควบคู่กับอนุกรมเวลาจาก
1950 เป็นต้นไป ( ตารางที่ 2 , รุ่น E ) อีกครั้งส่วนใหญ่พารามิเตอร์เปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อย และในความเชื่อมั่น 95%
ช่วงเวลาของรุ่น B ค่า ยกเว้นเพียงนี้คือสั่งตัว 1 พารามิเตอร์ที่ได้ลดลงใน
) เล็กน้อย เหตุผลนี้เป็นที่ชัดเจน แต่มันอาจจะสะท้อนให้เห็นถึงการปรับปรุงในคุณภาพของข้อมูลตลอดเวลา ด้วยเหตุนี้
เราพิจารณาทั้งสองรุ่น B และ E ในการศึกษาแบบจำลอง ( ดูตารางที่ 2 )