แบบจำลอง Autoregressive (AR) แบบเบย์ (Bayesian AR Model)
แบบจำลอง AR แบบเบย์ทำการประมาณค่ากระบวนการอนุกรมเวลาแบบ autoregressive โดยการรวมฟังก์ชันภาวะน่าจะเป็น (likelihood) ที่ได้จากโครงสร้าง AR เข้ากับการแจกแจงก่อน (prior distributions) เหนือสัมประสิทธิ์ของค่าที่ล่าช้า (lag coefficients) และความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อน (error variance) แทนที่จะให้ค่าประมาณแบบจุด (point estimates) เพียงค่าเดียว แบบจำลองนี้จะให้การแจกแจงภายหลัง (posterior distributions) แบบเต็ม ซึ่งช่วยให้สามารถวัดปริมาณความไม่แน่นอนได้อย่างมีหลักการและการพยากรณ์เชิงความน่าจะเป็น
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Zellner, A. (1971). An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics. Wiley. ISBN: 978-0471169376
- West, M., & Harrison, J. (1997). Bayesian Forecasting and Dynamic Models (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387947259
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/bayesian-ar-model
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- แบบจำลอง ARMA (Autoregressive Moving Average)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลองออโตเรเกรสซีฟ (AR)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลอง ARIMA แบบเบย์ (Bayesian ARIMA Model)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลอง ARMA แบบเบย์เซียนเศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลอง VAR แบบเบย์ (BVAR)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลองการถดถอยอัตโนมัติแบบเวกเตอร์ (VAR)เศรษฐมิติ↔ compare