Otoregresif Model
Autoregressive Model (AR Model)
Tanım
Zaman serisi verilerinde, her bir ardışık gözlemin kendinden önceki bir veya daha fazla gözlenen değere doğrusal olarak bağımlı olduğunu varsayan istatistiksel model.
Örnek Vaka / Uygulama
Bir nöroloji laboratuvarında uykunun REM evresindeki EEG sinyallerinin spektral analizi yapılırken, beyin dalgalarının bir milisaniye önceki genlik değerlerinin sonraki milisaniyeyi ne ölçüde yordadığını incelemek için birinci dereceden bir AR(1) modeli kurulur.
Derin Analiz
Otoregresif model (AR), zaman serisi ekonometrisinde ve bilişsel sinirbilimde sinyal işleme süreçlerinde temel bir araçtır. AR(p) gösterimindeki 'p', modelin gecikme derecesini (lag order) ifade eder; yani geçmişteki kaç adım önceki değerin bugünkü değeri yordadığını belirtir. Model, serinin kendi geçmiş değerleri üzerine regresyonunu temel alır ve hata terimlerinin beyaz gürültü (white noise) süreci izlediğini varsayar. Zaman serisi analizinde durağanlık (stationarity) varsayımı kritik önem taşır; çünkü durağan olmayan serilerde sahte regresyon (spurious regression) riskleri artar ve parametre tahminleri sapmalı hale gelir.
Etimoloji
Yunanca 'autos' (kendi, öz) + Latince 'regressus' (geri dönüş, gerileme) sözcüklerinin bileşimiyle türetilmiştir.
Karıştırmayın
Hareketli Ortalama Modeli (Moving Average - MA) ile karıştırılır; MA modelinde bugünkü değer geçmişteki hata terimlerine dayanırken, AR modelinde doğrudan geçmişteki gözlem değerlerine dayanır.