 |
|
||||||||
|
|||||||||
 |
|
ТерминыА | Б | В | Г | Д | Е | Ж | З | И | К | Л | М | Н | О | П | Р | С | Т | У | Ф | Ц | Э | Ю | ЯФильтр —инструмент устранения помех и выделения из временного ряда информативной составляющей, прогноз которой обычно и требуется. Операция линейной фильтрации заключается в последовательном вычислении взвешенных сумм наблюдений этого ряда: St = ∑ωI xi , где St — взвешенная средняя; wi — вес, приписываемый наблюдению i; xi — значение уровня ряда в момент i; p — число наблюдений, используемых при подсчете St ; t — текущий момент времени. Выражение подобного типа называется линейным фильтром, переменная xt — входом фильтра, а St — выходом фильтра. Простым примером фильтра является скользящая средняя, в которой p наблюдений имеют одинаковый вес ω = 1/p, а более ранние и более поздние данные имеют нулевой вес. К фильтру относится также экспоненциально-взвешенная скользящая средняя St = axt + (1–a) St-1, где 0< а <1, которая может быть записана в виде фильтра таким образом: St = axt + a (1–a) xt-1 + a (1–a)2xt-2 ... Здесь наибольший вес имеет текущее значение xt, а для более старых наблюдений веса убывают геометрически. В адаптивном фильтре используются переменные веса, корректировка которых проводится на каждом шаге продвижения вдоль временного ряда. |
|
