המודל המפוצל אוטגרסיבי מבוזר (ADR), מאנגליתמודל פיגור מבוזר של אוטורגרסיבית(ADL), היא רגרסיה הכוללת משתנה עצמאי חדש עם פיגור בנוסף למשתנה התלוי בפיגור.
במילים אחרות, מודל ה- ADR הוא הרחבה של המודל האוטורגרסיבי של סדר ה- p, AR (p), הכולל משתנה עצמאי אחר בפרק זמן שקדם לתקופת המשתנה התלוי.
מודל ה- ADR מתבטא כ- ADR (p, q), כאשר:
p = הן התקופות המפגרות של המשתנה התלוי (Y).
q = הן התקופות המפגרות של המשתנה העצמאי הנוסף (X).
מתמטית
דגם AR (p):
משתנה עצמאי נוסף חדש (X):
מודל ADR (p, q):
מודל ה- ADR נקרארגרסיבית בגלל שהרגרסיה כוללת ערכים מושהים במהלךעמ ' תקופות של המשתנה התלוי כרגרסורים.פיגור מבוזר מכיוון שהרגרסיה משלבת גם ערכים אחרים שנפגעו במהלךמה תקופות של משתנה עצמאי נוסף.
אנו מגדירים את מונח השגיאה (ut) ואנחנו מניחים:
הנחה זו מרמזת על כך שערכים פיגורים אחרים של Y ו- X אינם שייכים למודל ה- ADR. כלומר, כל הערכים המפגרים הם בין Yt-pו- Xt-q.
אנו ממליצים לקרוא את המאמר: לוגריתמים טבעיים, AR (1).
דוגמא מעשית
אנו מניחים שאנחנו רוצים ללמוד את המחיר של שוברי סקי לעונה זו 2019 (t) בהתאם למחירי המעברים ומספר המדרונות השחורים הפתוחים מהעונה הקודמת (t-1). לכן, במקום להשתמש במודל AR (p) נוכל להחיל את מודל ADR (p, q) מכיוון שהוא משלב שני משתנים בלתי תלויים:שוברי סקיt-1ימסלוליםt-1.
המודל יהיה:
יש לנו את המחירים של שוברי סקיבין השנים 1995 ל 2018:
| שָׁנָה | שוברי סקי (€) | מסלולים | שָׁנָה | שוברי סקי (€) | מסלולים |
| 1995 | 32 | 8 | 2007 | 88 | 6 |
| 1996 | 44 | 6 | 2008 | 40 | 5 |
| 1997 | 50 | 6 | 2009 | 68 | 6 |
| 1998 | 55 | 5 | 2010 | 63 | 10 |
| 1999 | 40 | 5 | 2011 | 69 | 6 |
| 2000 | 32 | 5 | 2012 | 72 | 8 |
| 2001 | 34 | 8 | 2013 | 75 | 8 |
| 2002 | 60 | 5 | 2014 | 71 | 5 |
| 2003 | 63 | 6 | 2015 | 73 | 9 |
| 2004 | 64 | 6 | 2016 | 63 | 10 |
| 2005 | 78 | 5 | 2017 | 67 | 8 |
| 2006 | 80 | 9 | 2018 | 68 | 6 |
| 2019 | ? |
אנו חוזרים רק תקופה אחת אחורה ואז:
p = הן התקופות המפגרות של המשתנה התלוי (שוברי סקיt) = 1
q = הן התקופות המפגרות של המשתנה העצמאי הנוסף (מסלוליםt)= 1
ADR (p, q) = ADR (1,1)
נוכל לשלב משתנים נוספים הרלוונטיים למודל ולהגדיל את תקופות השהיה בכל משתנה עד ל- ADR (p, q).
ADR פתר דוגמה