Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше
Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике
К первой разности ряда продолжительности дня была подогнана модель . Эту модель следует рассматривать как другое обобщение модели альтернативное модели . Авторегрессионная часть была предложена также ввиду приблизительно геометрического убывания значений АКФ для лагов , показанных на рис. 18.5.1, б), хотя выборочные флуктуации в этом интервале относительно велики. Для модели с двумя членами скользящего среднего
такая картина убывания должна была бы начаться с лага 2. Подогнанная модель имеет вид
где снова она является наилучшей из уже построенных. Естественно задать вопрос: нельзя ли еще улучшить модель путем увеличения порядка? Конечно, имея достаточные вычислительные возможности, разумно проверить модель таким путем. Делать это надо осторожно, так как если и одновременно и необоснованно увеличить, то при решении оптимизационной задачи может появиться плохая обусловленность, отражающая возникшее в модели вырождение. Рекомендуется также анализ остатков и их выборочной АКФ для исследования их структуры. Это будет сделано для слегка модифицированной модели в разделе 18.11.
Можно сопоставить приведенную выше модель с моделью вычислив значения первых трех коэффициентов: что близко к Обратим внимание также на сходство коэффициентов конечного предиктора с первыми семью коэффициентами для модели . Такие сопоставления полезны для установления сходства между внешне непохожими моделями.
. Эту модель следует рассматривать как другое обобщение модели 
альтернативное модели 
. Авторегрессионная часть была предложена также ввиду приблизительно геометрического убывания значений АКФ для лагов 
, показанных на рис. 18.5.1, б), хотя выборочные флуктуации в этом интервале относительно велики. Для модели с двумя членами скользящего среднего
она является наилучшей из уже построенных. Естественно задать вопрос: нельзя ли еще улучшить модель путем увеличения порядка? Конечно, имея достаточные вычислительные возможности, разумно проверить модель таким путем. Делать это надо осторожно, так как если и 
одновременно и необоснованно увеличить, то при решении оптимизационной задачи может появиться плохая обусловленность, отражающая возникшее в модели вырождение. Рекомендуется также анализ остатков и их выборочной АКФ для исследования их структуры. Это будет сделано для слегка модифицированной модели в разделе 18.11.
с моделью 
вычислив значения первых трех коэффициентов: 
что близко к 
Обратим внимание также на сходство коэффициентов конечного предиктора с первыми семью коэффициентами 
для модели 
. Такие сопоставления полезны для установления сходства между внешне непохожими моделями.
