2. UZDEVUMA REALIZĀCIJA
Laikrindu analīzē ir sastopams vesels arsenāls “standarta” lineāro modeļu, starp kuriem jau, pirmkārt, būtu jāmin MA(q), AR(p), ARMA(p,q). No vienas puses šo modeļu popularitāte slēpjas to vienkāršībā, no otras tajā, ka jau ar nelielu parametru skaitu tie spēj aproksimēt diezgan plašu stacionāru virkņu klasi.
Viens no svarīgiem statistisko datu empīriskās analīzes mērķiem ir to turpmākās attīstības prognozēšana. Tas, cik šī prognoze būs laba, protams, ir atkarīgs no veiksmīgas modeļa piemeklēšanas.
2.1. Pirmais uzdevums
Lai noteiktu modeli, atbilstoši laikrindai, vajag pārskatīt dažādu modeļu veidu, pēc tam salīdzinot visus ar informācijas kritēriju un Švarca-Bajesa kritēriju palīdzību. Kā arī standartkļūda šiem modelim vajag būt mazāka no visiem.
Tātad, vispirms apskatīsim AR(1) ar konstanti, izmantojot boxjenk komandu. Rezultātā izveido statistiku par laikrindu V16, standartkļudu, informācijas kritēriju (aic), Švarca-Bajesa (sbc) kritēriju, koeficienta vērtības, T-statistiku utt. :...
…
