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ACF和PACF图怎么分析
(四)ARIMA模型方法
答:
表7-8 模型参数的ACF-
PACF图
判别的标准 (4)假设检验,诊断残差序列是否为白噪声 用χ2检验检测所估计模型的白噪声残差,其残差应是一随机序列,否则进行残差
分析
,必要时需重新确定模型。(5)预测分析 利用已通过检验的模型进行预测分析,得到x(t)在t+1期,即1期以后的预测值,记这个预测值为x...
求助-关于计量的
ACf 和 pacf
的问题,这个自相关函数和偏自相关函数式...
答:
自相关函数的定义就是把函数x(t)平移tao,再和它自己相乘,最后做整个实数范围的积分。x(t)-->R(tao),则 x(t a)-->R(tao),是不变的。要求z(t)的自相关,就是求 z(t)*z(t tao)在整个实数范围的积分 z(t)*z(t tao)=【x(t) x(t a)】【x(t tao) x(t a tao)】,拆...
...方式将大小不同的两个正方形放在一起,分别求出阴影部分(⊿
ACF
...
答:
见解析 试题
分析
:【探索发现】如图补全
图形
,是一个大长方形减去三个三角形,其余两个一样.经过计算可以总结出阴影部分的面积等于大正方形的面积的一半. 【推理反思】同上【应用拓展】(1)由探索发现的总结得阴影部分的面积等于大正方形的面积的一半.(2)由于⊿ACD和⊿CBE是等边三角形,所以CD/...
为什么说ar模型谱估计与线性预测功率谱
答:
实际具体应用自相关图进行模型选择观察
ACF与PACF
函数应注意关键问题:函数值衰减否快;否所ACF-0.5即进行度差;否ACF与PACF某些滞项显著容易解释峰值等仅依赖
ACF图形
进行间序列模型识别比较困难②参数估计:(m,m-1)始试验般m=p+q=1/n实际应用往往(1,1)、……、(2,2)逐计算比较AIC值(或SBC值)取其值确定模型(...
SPSS
分析
数据的稳定性
答:
如果评价属于分数,那就直接求两组的平均值和标准差,比较两组的标准差就好了,标准差越小 说明这组评价之间的差异越小 也就是越稳定,标准差越大,说明这组评价之间的差异大,也就是越不稳定。
用eviews6.0
怎么
能做出自相关系数(ACF)和偏相关系数(
PACF
)急急急
答:
打开workfile,展开你要做图的序列,在序列查看窗口的左上角,依次:view-correlogram-OK 得到结果
"由一个具有常数有限无条件均值和方差的平稳随机过程产生的"
答:
图2 日收益序列图 表1ADF单位根检验结果 第三步:检验收益序列相关性 收益序列的自相关函数
ACF和
偏自相关函数
PACF
以及Ljung-Box-Pierce Q检验的结果如表3(滞后阶数 =15)。从表4.3可以看出,在大部分时滞上,日收益率序列的自相关函数和偏自相关函数值都很小,均小于0.1,表明收益率序列并不具有...
本人菜鸟,加急询问
如何
定阶数来建立ARMA模型,软件为eviews。
答:
这位同学,你的数据
ACF和PACF
数值显示,该数据很可能本身就是一个随机变量。所以没有用arma模型进行预测的必要,前提是如果你的数据系列是平稳的话。理由如下:① 从ACF和PACF的特征来看,该变量跟所有的之后变量几乎都不相关,所以排除AR(p)模型以及ARMA(p,q)中p不等于0的情形。只可能是MA(q)模型...
金融时间序列
分析
用R语言画简单收益率和对数收益率的
ACF图
?!
答:
回答:第一个问题的原因应该是没有把该txt文件放到R语言默认的文件夹下,所以读不到。用setwd("你的目录")
python 时间序列模型中forecast和predict的区别
答:
举例说明,2017.01.01-.017.12.31的周期为12的月度数据中,用ARIMA拟合得到模型model。model.get_prediction(start='2017.09.01')则得到用拟合模型计算出来的样本内2017.09.01-2017.12.31的预测值;model.get_forcast(step=5)则得到样本外推5期即2018.01.01-2018.05.31五个月的预测值;注:...
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