در یک مدل خودرگرسیون، ما متغیر مورد علاقه را با استفاده از ترکیب خطی مقادیر گذشته متغیر پیش بینی می کنیم.. … این مانند یک رگرسیون چندگانه است اما با مقادیر عقب مانده yt به عنوان پیش بینی کننده ها.
چگونه یک مدل خودرگرسیون را توصیف می کنید؟
مدل خودرگرسیون چیست؟ یک مدل خودرگرسیون (AR) رفتار آینده را بر اساس رفتار گذشته پیش‌بینی می‌کند. برای پیش‌بینی زمانی استفاده می‌شود که بین مقادیر یک سری زمانی و مقادیری که قبل و بعد از آن‌ها وجود دارد، همبستگی وجود داشته باشد.
مدل مدل خودرگرسیون رسانه چیست؟
Patrizia Castagno. مدل خودرگرسیون یا مدل AR، نمایشی از یک نوع فرآیند تصادفی استاین مدل برای پیش بینی آینده بر اساس رفتار گذشته مفید است. برای مثال می توان از این مدل برای توصیف فرآیندهای با زمان متغیر در طبیعت، اقتصاد و غیره استفاده کرد.
چه کسی مدل خودرگرسیون را اختراع کرد؟
این مدل ها در دهه 1920 در کارهای Udny Yule، Eugen Slutsky و دیگران ایجاد شد. رفتار سری لکه های خورشیدی (Klein 1997, p. 261). یک خودرگرسیون به صراحت میانگین شرطی فرآیند را مدل می کند.
AR در سری زمانی چیست؟
AR ( Auto-Regressive ) مدلقیمت یک سهم هر شرکت خاص X ممکن است به تمام قیمت‌های سهام قبلی در سری زمانی بستگی داشته باشد. این نوع مدل رگرسیون سری‌های زمانی گذشته را محاسبه می‌کند و مقادیر حال یا آینده را در این سری در مدل رگرسیون خودکار (AR) محاسبه می‌کند.
