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Autoregression - YouTube
Channel: Benjamin Schlegel
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in diesem video schauen wir uns die auto
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region an
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im letzten video haben wir uns auto
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korrelation angeschaut und automation
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ist nun sehr wahrscheinlich wenn die
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reihenfolge der beobachtung und relevant
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ist was bei zeitraum daten der fall ist
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und fehler eines zeitpunkt in der regel
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mit den vorgehenden gegen 11 zusammen
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nehmen wir das beispiel börsencrash der
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hat nicht nur einfluss auf diesen tag
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sondern auch auf die tage danach wobei
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die aus ihrer komödie zeit hinweg
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schwächer werden nun bei modellen
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unterscheiden wir zwischen statischen
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und dynamischen modellen starts modelle
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sind abhängigen variablen welche nur auf
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zeitgleich auf die änderungen der
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unabhängigen variablen reagieren als ein
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normales lässt dass das hier die
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sammlung gemacht haben
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nun gibt es aber auch dynamische modell
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sie modelle in denen die abhängige
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variable nicht nur zeitgleich auf eine
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unter unabhängigen variable reagiert so
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also nicht nur auf thesen sache auf die
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s1 und s2 und so weiter ein dynamisches
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modell sieht dann entsprechend aus ich
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habe ein y c ist gleich später 0 beta 1
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xt serie noch ein statisches und dann
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plus später 2x - einsplus allenfalls
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peter 3x gegen 22 uhr bis peter p + 1
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xtb y je nachdem wie viel wir
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berücksichtigen wollen
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ein beispiel damit man sich besser
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vorstellen kann
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wenn wir zum beispiel einkommensteuer
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ihr der welt vor allem bei
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geringverdienenden so verringert sich
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das verfügbare nettoeinkommen was sich
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wiederum auf das konsumverhalten
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umsatzzahlen von unternehmen die
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steuereinkünfte und die staatsausgaben
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auswirkt der effekt erfolgt jedoch nicht
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sofort sondern zeitverzögert nicht mit
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der zeit ab wie hoch die maxi anzahl
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perioden ist also p in unserem fall
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gelernt haben wird in regel theoretisch
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beantwortet
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das dynamische modell hat ein großes
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problem das ist multipolarität die ist
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sehr wahrscheinlich in der regel
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verletzt weil die zeit hin werte
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miteinander korrelieren
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nun gibt es eine lösung dafür und zwar
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kann man nix der vorperiode durch die
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werte abhängigen variablen ersetzen
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also anstatt y tag später 0 50 plus
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peter zwei extrem das einst und so
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weiter machen wie y 1 ist gleich beta 0
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für sextäter zwei pcie lonza -1 y
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wir nehmen als das vorgehen die y
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anstatt die känguru das vorgehen die
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nehmen dann spricht man den wagen von
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einem auto regressiven modell der ersten
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stufe oder abgekürzt anreiz auto relativ
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weil die abhängige variable wir eigenen
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vergangenen werte registriert wird das
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ganze können wir auch der karte in
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ordnung machen zum beispiel y täter 0
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fuß peter ixkes beta 2 y
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gegen das 1 plus peter y t minus 2 plus
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und so weiter bis peter kappus ein sexy
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lotte - kyoto-2 wir uns das ganze marina
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zuerst behalten wir die daten vor hier
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habe ich die partei stehe okay der
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parteien excel tabelle vom bundesamt für
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statistik weiter geladen hier einer
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gleich sterben
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dort wird überall wo ein finder wird sie
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den stern eingefügt deshalb joanna stern
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die range geht von 2 bis a b 27 es
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wurden ja nicht darin lesen dass die
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relevanten zu fußnoten und dann
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zusätzlich erhält oder ihn gar nicht
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brauchen nicht einlesen wollen dann
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sagen wir das alles sein wollen es gibt
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noch ein spezialfall drinnen dann wird
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der zu einer was es auch der fall sein
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sollte ist irgendwo zu einem fall dass
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wir nachher zur fdp allianz an gewisse
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partei und das machen ja für alle außer
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partei sie hasst lesen es vielleicht
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schon allein damit ihr seht ihr das
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ganze ausschaut
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sid dazu aus sie haben hier total nach
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jeweils die jahre denn hier machen wir
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aus dem welt hier ein ende und so weit
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für solche werte geht es dass hier nur
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noch für mährische werte drin haben dann
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machen wir privat lang ohne partei
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salerno sagen wir die namen dass das
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versuchen steht sollte jahre
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wir haben und die values zu stärke und
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dann sagen wir jahre soll die ersten
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vier sind sie ist dass das zwei klammer
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weg kommt dann partei kraftfahrzeugs ist
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fußnote hier recht kommt wir haben ja
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die fußnote und sieht das ganze sache
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jetzt das nun anschauen dann sehen wir
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partei ja unter wert nun wollen wir aber
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jeweils pro partei eine variable also
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machen wir wieder zurück bei weiterstadt
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jahre haben wir acht die parteien ob
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dann ins von pretty well as from stärke
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zu kriegen wir das fertige date of rain
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und eine variable anteil jeweils eine
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variable pro partei nun können wir ein
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auktionsmodell der ersten ordnung
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schätzen das macht den duellen der
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abhängige variable hier besteht und
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nehmen fdp - einst das machen wir nicht
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der funktion lakes heißt 1 zurückgehen
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das heißt aber auch dass 19 19
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rausgeschmissen wird weil sich da ein
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wert zurückgehen kann das heißt wir
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kriegen einen fall wegen können es oft
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anschauen wir sehen der dekorations
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koeffizient ist 0951 dateien starken
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effekt senkt von vorräten ab nun können
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wir das ganze auch noch in ordnung
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machen indem wir nachlegen zufügen
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ich sehe mir von der frau periode das
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ist nicht signifikant
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das heißt es macht einfach sinn einer
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rheins zu nehmen das ganze können wir
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auch mit der funktion aber machen
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1 hier
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sie ist die andere methode hat zwei
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methoden implementiert nur frech
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bedeutet das aus mehreren werden jeweils
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der mittelberg genommen wird um
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ausreißer quasi abzufedern
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sie ist eine andere variante um mit
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serien umzugehen geben der die partie an
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dann sagen wir oder 1,00 steht für m&a
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war mir nicht enthalten wir wollen nur
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dass der ersten ordnung wollten wir auch
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an moving average stellen wir hier 1
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wenn ihr das nicht angeben ist 1,1 zu
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tief wird wenn wir uns nun anschauen
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sehen wir kriegen die genau gleichen
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wert wie vorhin zurück ja das 05 09 54
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09 50 folgen folgezeit ein bisschen
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andere methode die im hintergrund
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verwendet wird jetzt gibt es zb kanal
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daten und sein wenn wir 12 rechnen
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wollten können wir hier in zwei jahren
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geben
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es geht ja auch noch eine funktion sarah
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und ich das interessiert sarah dort kann
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man auch noch saisonale sachen angeben
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also wenn man zum beispiel
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wassertemperatur daten in einem fluss
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hat diesen regeln winter kälter als im
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sommer zumindest merkt phantasie beim
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baden geht und da könnte man das noch
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für die prüfung nicht nur relevant also
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auto regression nun wenn wir das nicht
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eine funktion machen dann können wir
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auch noch einiges hinzu wir laden hier
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bibliothek auf täter und zu oft echte
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enthält da und das
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konjunkturforschungsinstitut eth laden
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wir den barometer konjunkturbarometer
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machen daraus ein data frame hielt
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danach den monat september
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weil wir was die daten folgen waren
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wollen machen wir jahre daraus einen
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fluss so die jahre da mit ihnen schon
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fügen wir das zur partei stark hinzu und
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dann setzen wir ein modell für die fdp
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in denen dazu setzten
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konjunkturbarometer hin zu viel
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mit der theorie dahinter dass wenn es
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der wirtschaft gut geht gewinnt erste
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bald als wirtschaft vorteil angesehen
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würden sonst nicht sehen aber das ganze
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hat einen signifikanten einfluss
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wirtschaftslage nicht wie das bei den
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us-präsidentschaftswahlen der fall ist
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und amtierende präsident er
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wiedergewählt jetzt ist er wird gut geht
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in der nicht mehr gewählt wird wenn die
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wirtschaft eine flaute hat so können wir
[529]
ein auto regierungsmodell in schutz
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