Бесплатные калькуляторы

Примеры запросов: процентыипотекаплощадь✓ 8 331 работающий калькулятор

СТАТИСТИКА · ОНЛАЙН

Прогноз авторегрессии AR(1) с пропусками

Оценивает авторегрессию первого порядка по известным соседним парам, делает прогноз и оценивает риск превышения заранее выбранного порога. Нормальная вероятность превышения приблизительна; сильные структурные сдвиги нарушают стационарное предположение. Введите реальные значения параметров и сравните вычисленные статистические характеристики, чтобы оценить результат в рамках описанной модели.

✓ Бесплатно⌁ С пояснением✦ Без регистрации
📊
КАЛЬКУЛЯТОР

Введите данные

Введите значение для расчёта выбранного статистического показателя.
Введите значение для расчёта выбранного статистического показателя.
Введите значение для расчёта выбранного статистического показателя.
Введите значение для расчёта выбранного статистического показателя.
✓ Исходные значения передаются серверу только для выполнения расчёта. Регистрация не нужна.
ВАШ РЕЗУЛЬТАТ✓ Вычислено

Прогноз AR(1) с пропусками

Прогноз через выбранный горизонт23,49003
Коэффициент AR(1)0,956604
Установившееся среднее33,956522
Стандартная ошибка прогноза1,726439
Вероятность превысить порог0,805949
Число известных соседних пар13
Запас до границы устойчивости0,033396
Отклонение от порога1,49003

«Копировать картинку» помещает изображение результата в буфер обмена без сохранения файла — его можно сразу вставить в мессенджер или документ. Картинка и PDF содержат ссылку на calc-calc.ru.

Вероятность превышения рассчитана в предположении нормальных инноваций и постоянной авторегрессионной зависимости.

Был ли калькулятор полезен?Одно касание — и мы поймём, какие инструменты улучшать.
ПОДРОБНЫЙ РАЗБОР · ФОРМУЛЫ И ПРИМЕРЫ

Прогноз авторегрессии AR(1) с пропусками: формулы, разбор примеров и точность ответа

Оценивает авторегрессию первого порядка по известным соседним парам, делает прогноз и оценивает риск превышения заранее выбранного порога. Для «Прогноз авторегрессии AR(1) с пропусками» важна именно эта постановка: корректность зависит от состава измерений, а результат нельзя свести к одному механическому действию с двумя числами.

Нормальная вероятность превышения приблизительна; сильные структурные сдвиги нарушают стационарное предположение. Уже при проверочном наборе «Ряд с пропусками» = 10 11 NA 13 14 13 15 16 17 16 18 19 20 19 21 22 получается показатель «Прогноз через выбранный горизонт» = 23.49; разбирать его нужно вместе с остальными результатами.

Практическое назначение расчёта

Исходная задача: Оценивает авторегрессию первого порядка по известным соседним парам, делает прогноз и оценивает риск превышения заранее выбранного порога. В частности, данные из поля «Ряд с пропусками» определяют наблюдаемую совокупность или параметры вероятностного механизма; перед вычислением нужно решить, соответствуют ли они реальной задаче.

Вторая величина формы — «Горизонт прогноза», в примере равна 3. При самостоятельной проверке полезно изменять её отдельно: так легче оценить, насколько устойчив итог «Прогноз через выбранный горизонт» и не теряются ли существенные детали.

Числовые результаты дополняют друг друга. На представленном наборе «Коэффициент AR(1)» составляет 0.956604, а «Установившееся среднее» — 33.9565. Такая пара показателей часто помогает обнаружить несоответствие исходных предпосылок ещё до принятия решения.

Что означают и как связаны поля формы

Всего в форме предусмотрено 4 независимых входных параметров. Например, «Ряд с пропусками» = 10 11 NA 13 14 13 15 16 17 16 18 19 20 19 21 22, а «Горизонт прогноза» = 3. Эти поля имеют разный смысл и используются на соответствующих этапах вычислительного алгоритма.

Поле «Контрольный порог» со значением 22 задаёт ещё одно условие. Его нельзя опускать только потому, что для какого-то конкретного набора данных округлённый первый показатель меняется слабо или остаётся тем же.

Для данного расчёта перечень вводимых величин выглядит так: Ряд с пропусками = 10 11 NA 13 14 13 15 16 17 16 18 19 20 19 21 22; Горизонт прогноза = 3; Контрольный порог = 22; Допустимый максимум |φ| = 0.99. Списки вводятся в согласованном порядке, и каждое значение должно принадлежать своей строке или категории.

Как устроена статистическая модель

Основное соотношение записывается как ŷₜ₊ₕ=μ+φʰ(yₜ−μ). Оно объединяет введённые величины в одну статистическую конструкцию, а не просто возвращает произведение или сумму первого и второго поля.

Для исходных значений «Прогноз через выбранный горизонт» = 23.49. Связанный показатель «Коэффициент AR(1)» = 0.956604. Если эти результаты противоречат ожиданиям, прежде всего проверьте единицы, знаки исходных значений и выбранную схему расчёта.

Для расчёта второго контрольного примера изменяется именно «Ряд с пропусками». Получаем «Прогноз через выбранный горизонт» = 18.2702. Это демонстрирует зависимость ответа от данных, а не от подписи формы.

Ограничения и интерпретация ответа

Ключевое ограничение метода: Нормальная вероятность превышения приблизительна; сильные структурные сдвиги нарушают стационарное предположение. Даже если численные проверки пройдены, оно остаётся существенным при переносе результатов на другую совокупность или период наблюдения.

Чтобы не принять случайную особенность выборки за устойчивую закономерность, сопоставьте «Установившееся среднее» = 33.9565 с исходной шкалой измерения. Различие параметров может привести к существенному изменению решения, но причина всегда требует содержательной проверки.

В третьем контрольном наборе меняется «Горизонт прогноза»; при этом «Прогноз через выбранный горизонт» = 23.9442. При большом расхождении с основным примером стоит проверить выбросы, пропуски, зависимости и предельные условия.

Формула расчёта

ОСНОВНАЯ ФОРМУЛА

ŷₜ₊ₕ=μ+φʰ(yₜ−μ)

Проверенные примеры

Начальные параметры

Исходные величины — Ряд с пропусками: 10 11 NA 13 14 13 15 16 17 16 18 19 20 19 21 22; Горизонт прогноза: 3; Контрольный порог: 22; Допустимый максимум |φ|: 0.99.

По формулам модели получаем Прогноз через выбранный горизонт: 23.49; Коэффициент AR(1): 0.956604; Установившееся среднее: 33.9565; Стандартная ошибка прогноза: 1.72644.

Изменён параметр «Ряд с пропусками»

Исходные величины — Ряд с пропусками: 20.0 11 NA 13 14 13 15 16 17 16 18 19 20 19 21 22; Горизонт прогноза: 3; Контрольный порог: 22; Допустимый максимум |φ|: 0.99.

По формулам модели получаем Прогноз через выбранный горизонт: 18.2702; Коэффициент AR(1): 0.633333; Установившееся среднее: 17; Стандартная ошибка прогноза: 3.28662.

Изменён параметр «Горизонт прогноза»

Исходные величины — Ряд с пропусками: 10 11 NA 13 14 13 15 16 17 16 18 19 20 19 21 22; Горизонт прогноза: 4; Контрольный порог: 22; Допустимый максимум |φ|: 0.99.

По формулам модели получаем Прогноз через выбранный горизонт: 23.9442; Коэффициент AR(1): 0.956604; Установившееся среднее: 33.9565; Стандартная ошибка прогноза: 1.95202.

Как пользоваться онлайн-калькулятором

  1. Подготовьте исходные данные для поля «Ряд с пропусками», соблюдая указанную размерность и порядок значений.
  2. Уточните «Горизонт прогноза»: этот параметр непосредственно участвует в статистической модели.
  3. Сравните несколько показателей результата и проверьте, соблюдаются ли ограничения метода.
ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

Частые вопросы

Когда полезен этот статистический расчёт?

Оценивает авторегрессию первого порядка по известным соседним парам, делает прогноз и оценивает риск превышения заранее выбранного порога. Нормальная вероятность превышения приблизительна; сильные структурные сдвиги нарушают стационарное предположение.

Как читать полученные показатели?

Главное значение «Прогноз через выбранный горизонт» показывается вместе с «Коэффициент AR(1)», поскольку допущения модели влияют на оба числа. Нормальная вероятность превышения приблизительна; сильные структурные сдвиги нарушают стационарное предположение.

Похожие калькуляторы

📈СТАТИСТИКА

Автокорреляция временного ряда с пропусками

Автокорреляция временного ряда с пропусками. Практический расчёт для сравнения запаздывающих значений ряда с неизвестными отсчётами. rₖ = corr(xₜ, xₜ₋ₖ) по полным парам. Вводите исходные наблюдения и получайте несколько связанных показателей, оценок и диагностических величин.

📊СТАТИСТИКА

Автокорреляция выбранного лага при пропусках

Автокорреляция выбранного лага при пропусках: Поиск зависимости наблюдений на заданном временном расстоянии при пропусках NA. Автокорреляция на выбранном лаге строится только по полным парам. Пропущенные значения уменьшают число таких пар и могут менять оценку.

ПОДЕЛИТЬСЯ ИНСТРУМЕНТОМ

Встроить на свой сайт

Вставьте этот код в HTML-блок на своём сайте. Посетители смогут пользоваться калькулятором без перехода.

Прямая ссылка: https://calc-calc.ru/embed/calc_830237/

Предварительный просмотр