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自相关和偏自相关都截尾
如何辨别统计中的拖尾和
截尾
??
答:
ARMA模型:自相关函数和偏自相关函数均拖尾。根据输出结果,自相关函数图拖尾,偏自相关函数图
截尾
,且n从2或3开始控制在置信区间之内,因而可判定为AR(2)模型或者AR(3)模型。
自相关和偏自相关都
是拖尾,数据到后面还有增大的情况,没有明显的收敛趋势。自相关7阶拖尾(n从7开始缩至置信区间),偏自...
关于
自相关和偏自相关截尾
的判定
答:
单从这个图上看,我只能得出ACF一阶
截尾
,q=1。
我想问问,这张图中的
自相关和偏自相关
是
截尾
还是拖尾,怎么判断的_百度...
答:
截尾
:时间序列的ACF或PACF在某阶后均为0。图像上显示为在某阶后突然降到0。拖尾:ACF或PACF在某阶后不均为0 。图像上显示为拖着长长的‘尾巴’。而你图中的都在置信区间内,没有显示出截尾性和拖尾性。个人鄙见。
偏自相关
系数拖尾自相关系数二阶结尾则应将模型识别为几阶什么过程...
答:
其中,x(t)表示在时刻t的时间序列值,α_1和α_2是模型的自回归系数,ε(t)是随机扰动项。因此,如果
偏自相关
系数和自相关系数在二阶后都呈现快速衰减的趋势,那么应该将模型识别为AR(2)过程。
拖尾怎么定阶
答:
拖尾首先要明确模型店定义 AR模型:自相关系数拖尾,偏自相关系数
截尾
;MA模型:自相关系数截尾,偏自相关函数拖尾;ARMA模型:自相关函数和偏自相关函数均拖尾。这张图可以看到,很明显的
自相关和偏自相关都
是拖尾,因为数据到后面还有增大的情况,没有明显的收敛趋势。注意事项:相关和偏自相关图一般来说...
截尾
和拖尾怎么判断
答:
1、
截尾
判断:在ACF和PACF图中,自相关系数
和偏自相关
系数在某个阶数之后都接近于零或者在某个阶数之后急剧下降,则可以判断为截尾。这表示时间序列的相关性在该阶数之后逐渐减弱,数据不再受之前的值的影响。2、拖尾判断:在ACF和PACF图中,自相关系数和偏自相关系数在某个阶数之后仍然保持较高的值...
怎样通过
自相关和偏自相关
图判断
截尾
答:
二阶
截尾
,从延迟第二期开始,非零
相关
系数衰减向小值波动的过程非常突然,,这是从短期来看的,如果从长期看的话,延迟十六期,它是拖尾的
spss中ARIMA模型中参数的P,Q根据
自相关
的残差图
和偏相关
残差图怎么看的...
答:
你这自相关图ACF从k=4之后突然趋近于0,所以是
截尾
。PACF从k=3之后突然趋近于0,也是截尾。自相关图截尾,
偏自相关
图截尾。所以不符合RIMA模型,不知道你这个带不带季节性。如果是非季节性的,你试试ARIMA(4,阶数,3),如果是季节性的,你后面要跟季节性差分的参数。不排除你的数据为白噪声的...
用R做时间序列分析,画出来的自相关图
和偏自相关
图都是小数阶数,怎么分 ...
答:
看拖尾还是
截尾
主要是看收敛的趋势是像被切了一刀一样突兀的还是缓慢的。。实话说,这两张图都不是太干净(就是lag不好判断,acf 的图勉强可以算是lag = 2吧?pacf的图不好判断)。。建议做一个eacf 的表辅助判断模型,或者是用information criteria辅助判断。
最大滞后项怎么选
答:
最大滞后项的选择需要根据具体情况而定。在进行时间序列分析时,选择最大滞后项需要考虑多个因素,如数据的周期性、趋势性、季节性等。一般来说,可以通过观察自相关图
和偏自相关
图来确定最大滞后项。如果自相关图和偏自相关图都存在
截尾
,则可以选择最大滞后项为截尾点之前的滞后期数。如果自相关图和...
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