Estude a significância de parâmetros no modelo ajustado
Os parâmetros estimados do modelo podem ser pequenos—menores do que a variância esperada do estimador. Isso pode indicar a necessidade de utilizar um modelo mais simples ou mais estruturado.
Obtenha uma amostra aleatória através da aplicação de um filtro de média móvel a um sinal de ruído branco.
Out[1]= | |
Ajuste o modelo de séries temporais de média zero aos dados.
Out[2]= | |
Exiba tabelas de parâmetros, mostrando os parâmetros de séries temporais estimados e os seus desvios padrão, assim como as correspondestes estatísticas de teste e valores.
Out[3]= | |
A tabela de parâmetros indica que o coeficiente autorregressivo não é significativamente diferente de zero. Encontre a estimativa de máxima verossimilhança do modelo MA(1).
Out[4]= | |
O critério de informação de Akaike favorece o modelo MA(1) estimado pelo MLE.
Out[5]= | |
Compute o intervalo de confiança de 95% do parâmetro de média móvel.
Out[6]= | |