AR Modeli
AR Model
Tanım
Bir zaman serisi modelinde, değişkenin gelecekteki değerlerinin kendi geçmiş değerlerinin doğrusal bir fonksiyonu olarak tahmin edildiği istatistiksel yöntem.
Örnek Vaka / Uygulama
Bir nöropsikoloji laboratuvarında, bir katılımcının sürekli dikkati sürdürme testindeki (CPT) reaksiyon sürelerinin zaman içindeki değişimi incelenmektedir. Katılımcının bugünkü tepki hızı, sadece o anki uyarıcıya değil, ardışık son üç denemedeki tepki hızlarına da istatistiksel olarak bağımlıdır. Bu temporal bağımlılığı modellemek için birinci dereceden otoregresif yapı $AR(1)$ kurulur.
Derin Analiz
Otoregresif modeller (AR), stokastik süreçlerin modellenmesinde temel bir yapı taşını oluşturur. $AR(p)$ şeklinde ifade edilir; buradaki $p$ gecikme (lag) derecesini belirtir. Model, serinin $t$ anındaki değerini, aynı serinin daha önceki $p$ adet değerinin ağırlıklı toplamı ve bir hata terimi (beyaz gürültü) ile açıklar. Nörobilimde elektroENSEFALOGRAFİ (EEG) sinyallerinin spektral analizi ve bilişsel bilimlerde reaksiyon süresi serilerinin durumsallık analizinde sıklıkla kullanılır. Katsayıların durağanlık koşullarını sağlaması, modelin matematiksel geçerliliği için kritik önem taşır.
Etimoloji
İngilizce 'autoregressive' (otoregresif) kelimesinin kısaltmasıdır. 'Auto-' kökeni Yunanca 'autos' (kendi/öz) sözcüğüne dayanırken, 'regressive' kökeni Latince 'regredi' (geriye gitmek/dönmek) fiilinden türetilmiştir.
Karıştırmayın
MA (Hareketli Ortalama) modeli ile karıştırılır; MA modelinde bugünkü değer geçmiş hatalara dayanırken, AR modelinde geçmiş gözlem değerlerine dayanır.