JSTOR är en icke-vinstdrivande tjänst som hjälper forskare, forskare och studenter att upptäcka, använda och bygga på ett brett utbud av innehåll i ett pålitligt digitalt arkiv. Vi använder informationsteknik och verktyg för att öka produktiviteten och underlätta nya stipendieformer. För mer information om JSTOR, kontakta support@jstor.org. Många statistiska modeller, och i synnerhet modeller för autoregressiva genomsnittliga tidsserier, kan betraktas som ett sätt att omvandla data till vitt buller, dvs. till en okorrelerad sekvens av fel. Om parametrarna är kända exakt, kan denna slumpmässiga sekvens beräknas direkt från observationerna; när denna beräkning görs med uppskattningar som ersätter de sanna parametervärdena, kallas den resulterande sekvensen "resterna", som kan betraktas som uppskattningar av felen. Om lämplig modell har valts, kommer det att finnas noll autokorrelering i felen. Vid kontroll av lämpligheten av passform är det därför logiskt att studera provets autokorrelationsfunktion hos resterna. För stora prover liknar resterna från en korrekt monterad modell mycket noga de verkliga felen i processen, men försiktighet krävs för att tolka de seriella korrelationerna av resterna. Det visas här att de kvarstående autokorrelationer är till en nära approximation representeras som en singular linjär omvandling av autokorrelationer av felen så att de har en singular normal fördelning. Om man inte tillåter detta, leder det till en tendens att förbise bevis på bristande lämplighet. Tester av passform och diagnostiska kontroller utformas som tar hänsyn till dessa fakta.
Autoregressiv glidande medelvärde modell (ARIMA) REF är den vanligaste traditionella tidsserie prognos modell.
Distribution of Residual Autocorrelations in Autoregressive-Integrated Moving Average Time Series Models
{'venue': None, 'journal': 'Journal of the American Statistical Association', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}