Hemuppgift 3 modellval och estimering

Relevanta dokument
Hemuppgift 2 ARMA-modeller

Stokastiska processer med diskret tid

Stokastiska processer med diskret tid

Stokastiska Processer och ARIMA. Patrik Zetterberg. 19 december 2012

3 Maximum Likelihoodestimering

ARIMA del 2. Patrik Zetterberg. 19 december 2012

Kontrollera att följande punkter är uppfyllda innan rapporten lämnas in: Första sidan är ett försättsblad (laddas ned från kurshemsidan)

Matematisk statistik KTH. Formelsamling i matematisk statistik

Första sidan är ett försättsblad (laddas ned från kurshemsidan) Alla frågor som nns i uppgiftstexten är besvarade

Datorlaboration 2. Läs igenom avsnitt 4.1 så att du får strukturen på kapitlet klar för dig.

Analys av egen tidsserie

TMS136. Föreläsning 10

Skriftlig Tentamen i Finansiell Statistik Grundnivå 7.5 hp, HT2012

Homework Three. Farid Bonawiede Samer Haddad Michael Litton Alexandre Messo. 28 november Time series analysis

Datorlaboration 3. 1 Inledning. 2 Grunderna. 1.1 Förberedelse. Matematikcentrum VT 2007

PROGRAMFÖRKLARING I. Statistik för modellval och prediktion. Ett exempel: vågriktning och våghöjd

Föreläsning 6 (kap 6.1, 6.3, ): Punktskattningar

1 Syfte. 2 Moment hos och faltning av fördelningar MATEMATISK STATISTIK, AK FÖR L, FMS 033, HT Angående grafisk presentation

SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIKTEORI KONSTEN ATT DRA INTERVALLSKATTNING. STATISTIK SLUTSATSER. Tatjana Pavlenko.

EXEMPEL PÅ FRÅGESTÄLLNINGAR INOM STATISTIK- TEORIN (INFERENSTEORIN):

Stockholms Universitet Statistiska institutionen Patrik Zetterberg

Matematikcentrum VT 2007 Matematisk statistik 14 januari Datorlaboration 1

Något om val mellan olika metoder

Autokorrelation och Durbin-Watson testet. Patrik Zetterberg. 17 december 2012

MSG830 Statistisk analys och experimentplanering - Lösningar

oberoende av varandra så observationerna är

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

(a) sannolikheten för att läkaren ställer rätt diagnos. (b) sannolikheten för att en person med diagnosen ej sjukdom S ändå har sjukdomen, dvs.

Föreläsning 11: Mer om jämförelser och inferens

Bestäm med hjälp av en lämplig och välmotiverad approximation P (X > 50). (10 p)

LKT325/LMA521: Faktorförsök

Statistiska metoder för säkerhetsanalys

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Föreläsning 8, Matematisk statistik 7.5 hp för E Punktskattningar

Instruktioner till arbetet med miniprojekt II

b) antalet timmar Lukas måste arbeta för att sannolikheten att han ska hinna med alla 112 datorerna ska bli minst (3 p)

FACIT: Tentamen L9MA30, LGMA30

b) Beräkna väntevärde och varians för produkten X 1 X 2 X 10 där alla X i :na är oberoende och R(0,2). (5 p)

Föreläsning 8: Konfidensintervall

Korrelation och autokorrelation

Matematisk statistik KTH. Formel- och tabellsamling i matematisk statistik

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

Analys av signalsubstanser i hjärnan

Parameterskattning i linjära dynamiska modeller. Kap 12

Lösningsförslag till Matematisk statistik LKT325 Tentamen

9. Konfidensintervall vid normalfördelning

Matematisk statistik allmän kurs, MASA01:B, HT-14 Laborationer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Föreläsning 7. Statistikens grunder.

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Statistiska metoder för säkerhetsanalys

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Kapitel 9 Egenskaper hos punktskattare

Formler och tabeller till kursen MSG830

1 Syfte. 2 Moment hos och faltning av fördelningar MATEMATISK STATISTIK, AK FÖR L, FMS 033, HT Angående grafisk presentation

Matematisk statistik 9 hp, HT-16 Föreläsning 10: Punktskattningar

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Utökade användningsområden för trafikarbetets förändring Expanded uses for the change in traffic density Magnus Kjellman

Prognosmodell för medlemstal i Svenska kyrkan. Av Thomas Holgersson

MSG830 Statistisk analys och experimentplanering

Laboration 3: Stora talens lag, centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Allmänna krav på utformningen och användandet av inlämningsuppgifter i kurser som ges av Brandteknik

Föreläsning 4: Konfidensintervall (forts.)

Analys av signalsubstanser i hjärnan

Laboration 4: Stora talens lag, Centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik, VT 2017 Datorlaboration 1 för CELTE2, CTFYS2

Tentamentsskrivning: Matematisk statistik TMA Tentamentsskrivning i Matematisk statistik TMA321, 4.5 hp.

Uppgift 1 a) En kontinuerlig stokastisk variabel X har fördelningsfunktion

Laboration 3: Stora talens lag, centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar

Tentamen i Linjära statistiska modeller 13 januari 2013, kl. 9-14

TMS136. Föreläsning 13

Tentamen i matematisk statistik (9MA241/9MA341, STN2) kl 08-12

Prediktera. Statistik för modellval och prediktion. Trend? - Syrehalt beroende på kovariater. Sambands- och trendanalys

Föreläsning 12: Linjär regression

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

TAMS65 - Föreläsning 2 Parameterskattningar - olika metoder

GMM och Estimationsfunktioner

Föreläsning 1. Repetition av sannolikhetsteori. Patrik Zetterberg. 6 december 2012

Del I. Uppgift 1 För händelserna A och B gäller att P (A) = 1/4, P (B A) = 1/3 och P (B A ) = 1/2. Beräkna P (A B). Svar:...

Stokastiska vektorer och multivariat normalfördelning

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Matematisk statistik kompletterande projekt, FMSF25 Övning om regression

Tentamen MVE302 Sannolikhet och statistik

Härledning av Black-Littermans formel mha allmänna linjära modellen

Datorövning 1: Fördelningar

Föreläsning 8, Matematisk statistik 7.5 hp för E, HT-15 Punktskattningar

EXEMPEL PÅ FRÅGESTÄLLNINGAR INOM STATISTIKTE- ORIN (INFERENSTEORIN):

Laboration 4: Stora talens lag, Centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar

b) Beräkna sannolikheten att en mottagen nolla har sänts som en nolla. (7 p)

Laboration 3: Enkla punktskattningar, styrkefunktion och bootstrap

1. För tiden mellan två besök gäller. V(X i ) = 1 λ 2 = 25. X i Exp (λ) E(X i ) = 1 λ = 5s λ = 1 5

Sannolikheten för att barnet skall få blodgrupp A0 A0 1/2 AA 1 AB 1/2 Övriga 0

b) Beräkna sannolikheten för att en person med språkcentrum i vänster hjärnhalva är vänsterhänt. (5 p)

TENTAMEN MÅNDAGEN DEN 22 OKTOBER 2012 KL a) Bestäm P(ingen av händelserna inträffar). b) Bestäm P(exakt två av händelserna inträffar).

1. En kortlek består av 52 kort, med fyra färger och 13 valörer i varje färg.

Lufttorkat trä Ugnstorkat trä

Samplingfördelningar 1

SF1901: Medelfel, felfortplantning

Transkript:

Lunds Universitet Ekonomihögskolan Statistiska Institutionen STAB 13 VT11 Hemuppgift 3 modellval och estimering 1 Inledning Denna hemuppgift är uppdelad i två delar. I den första ska ni med hjälp av olika simuleringar studera tekniken för hur man väljer modellordning i en tidsserie och med olika metoder skatta dess parametrar. Ni ska också studera hur skattningstekniken beror av tidsseriens längd stickprovsstorleken. I den andra delen ska ni välja modellordning och skatta parametrarna i en given tidsserie. Ni ska också validera er givna modell med hjälp av tekniken enligt kapitel 8 i grundboken. Hemuppgiften redovisas med en kort rapport där ni beskriver tillvägagångssättet vid analysen samt era slutsatser. Valda modeller ska valideras på sedvanligt sätt är parametrarna signikanta, vilken fördelning har residualerna, nns det någon beroende struktur hos dessa, etc. Bakgrundsteorin som behövs för att genomföra hemuppgiften nns i kapitel 6, 7 samt 8 i kursboken: Time series Analysis, Cryer & Chan, 2008. Om rapporten lämnas in via e-mail ska den vara i pdf-format. [e-mail: pegus@maths.lth.se] Hemuppgiften ska lämnas in senast mån 23/5 kl 17.00 1.1 Förberedelseuppgifter a) Under förutsättning att vi har använt Maximum-Likelihoodmetoden för att skatta parametrarna i en AR(2)-process, Y (t) = φ 1 Y (t 1) + φ 2 Y (t 2) + e(t). Bestäm ett 95% kondensintervall för parametrarna φ 1 och φ 2, samt det vita brusets varians σ 2 e. b) Parametern θ i en MA(1)-process har skattats med hjälp av moment metoden, θ MM. Om vi istället hade använt ML-metoden och fått skattningen θ ML. Vilken av skattningarna är eektivast. Hur stor är kvoten (approximativt) mellan dessa skattningars varians, V [θ MM ] V [θml]? c) Antag att vi har skattat korrelationsfunktionen ρ k för en AR(p)-process, sätt upp ett 95% kondensintervall för ρ k när k > p. d) Antag att vi har skattat korrelationsfunktionen ρ k för en MA(q)-process, sätt upp ett 95% kondensintervall för ρ k när k > q. e) Antag att vi har skattat residualerna i en AR(2)-modell ê t = Y (t) ˆ Y (t). Bestäm ett 95% kondensintervall för ˆr 1 respektive ˆr 2. Hur ser motsvarande kondensintervall för en MA(2) process ut? 1

2 ML- och MK-skattning av ARMA(p,q)-processer I denna uppgift ska ni studera ML- respektive MK-skattningarna av parametrarna i ARMA(p,q) processer och hur dessa beror av tidsseriens längd. Välj en AR(1)- en MA(1)- samt en ARMA(1,1)-process med lämpliga värden på parametrarna. Simulera tre olika tidsserier av olika längd för dessa tre processer, n=100, n=200 samt n=1000. Skatta modellordning för respektive simulering med hjälp av acf-, pacf- samt eacf-funktionen i R. Efter att ha skattat respektive modellorning untnyttja denna och identiera skattningarna av parametrarna i respektive simulering dels med MK-tekniken (method='css') samt med ML-tekniken (method='ml') använd funktionen arima(...) i R. Hur pass bra fungerar respektive teknik bilda lämpligt kondensintervall för respektive skattning och jämför dem med de valda värden på parametrarna. Välj en ARMA(p,q)-process av högre ordning (tex p=2, q=2) och undersök denna på motsvarande sätt. 3 Modellval Identiera en lämplig modell, ARMA(p,q), för den stokastiska komponenten X(t) för en av två följande tidsserier Y (t) = µ(t)+x(t). Nederbörd Los Angeles, data(larain) eller CO 2 -koncentration Alert Canada, data(co2). Ni ska validera er modell med hjälp av residualerna i X(t) enligt kap 8 i Cryer & Chan. Ni ska alltså studera residualerna från er skattade modell avvikelsen mellan observerat och skattat värde, ê i = X ˆX i. Residualernas statistiska egenskaper, fördelning, väntevärde samt varians och inte minst autokorrelation och signikans ska undersökas. Om det behövs ska ni först avtrendiera tidsserien enligt gängse teknik antingen genom att identiera en lämplig trendfunktion µ(t) eller genom att utnyttja dierensbildning, Y (t). 3.1 R-cod arima.sim(...) arima(...) ar(...) LB.test(...) Ljung-Box-test. runs(...) acf(...), pacf(...), eacf(...) 2

3

4

Lunds universitet Ekonomihögskolan Statistiska Institutionen STAB 13 VT11 laboranter (namn och grupp): handledare: utförd/inlämnad: godkänd: Redovisning av Hemuppgift 3 Randomiseringsteknik etc. Checklista Ja Nej 1. Är alla momenten i labben (inklusive förberedelseuppgifter) utförda? 2. Har rapporten blivit korrekturläst? Är språk- och skrivfel rättade? 3. Är gurer, tabeller och liknande försedda med gurtexter och tydlig numrering? 4. Har alla gurer storheter inskrivna på alla axlar? 5. Är de beräkningar som kan kontrollräknas kontrollräknade? 6. Har du gjort en rimlighetsbedömning av samtliga resultat? 7. Har eventuella orimliga resultat blivit vederbörligen kontrollerade och kommenterade? 8. Är den löpande texten väl strukturerad med tydliga avsnittsrubriker? 9. Är skriften försedd med: Sammanfattning? Innehållsförteckning? Referenslista? Sidnumrering? Datum? 10. Har förutsättningar, förenklingar och gjorda antaganden tydligt redovisats? 11. Är din rapport läsbar utan tillgång till laborationshandledningen? 12. Är detta försättsblad med checklista fullständigt ifyllt?