एक स्वायत्त रिग्रेसिव (AR) (या रेखीय पूर्वानुमान) मॉडल को इस प्रकार प्रस्तुत किया जाता है:
x[n] = -Sum(a[i]*x[n - i], i = 1..p)
जहाँ:
- x[n] एक समय श्रृंखला का पूर्वानुमानित मान है;
- x[n-p]..x[n-1] समान श्रृंखला के ज्ञात पूर्ववर्ती मान हैं;
- a[1]..a[p] मॉडल के गुणांक हैं, और p मॉडल का क्रम है।
मॉडल के गुणांक a[1]..a[p] को विभिन्न विधियों के माध्यम से पिछले डेटा के अनुसार फिट किया जा सकता है। इस संकेतक में बर्ग विधि का उपयोग किया गया है।
संकेतक के इनपुट हैं:
- UseDiff - मूल्य भिन्नताओं का उपयोग करने के लिए एक बूलियन स्विच;
- Ncoef - मॉडल गुणांकों की संख्या (मॉडल क्रम);
- Nfut - भविष्य की बार की संख्या;
- kPast - पिछले बारों की संख्या Ncoef के गुणांक में (कम से कम 1 होना चाहिए);
यह संकेतक दो वक्रों को प्रदर्शित करता है: नीली वक्र मॉडल के आउटपुट को उसके फिटिंग के दौरान दर्शाती है, जबकि लाल वक्र भविष्य की कीमतों का पूर्वानुमान दिखाती है।
UseDiff=false:
UseDiff=true:
