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acf和pacf都是一阶截尾
在eviews中 如何看自相关图和偏自相关图确定,pq,如下图 谢谢了 几等...
答:
ACF一阶截尾
,所以q=1;p值根据
PACF
可尝试1~4,根据AIC值判断,取最小值模型。
截尾
和拖尾怎么判断
答:
通过观察时间序列的自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)来判断。
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...
计量经济学中,
ACF和PACF
函数有什么区别?
答:
AR模型关注
PACF
,因为PACF在AR模型中通常呈现
截尾
的性质,即在某个滞后阶数后,所有后续阶数的偏自相关系数趋于零。相反,MA模型关注ACF,因为MA模型的自相关性通常在当前时间点之后立即消失,反映出其误差项的独立性。总的来...
如何判定
ACF和PACF
的拖尾
截尾
答:
如果样本自相关系数和样本偏自相关系数在最初的阶明显大于2倍标准差,而后几乎95%的系数都落在2倍标准差的范围内,且非零系数衰减为小值波动的过程非常突然,通常视为k
阶截尾
;如果有超过5%的样本相关系数大于2倍标准差,...
平稳时间序列模型定
阶
的方法
及
思路
答:
3、拟合不同阶数的模型:根据
ACF和PACF的截尾
情况,可以尝试拟合不同阶数的ARMA模型,并使用信息准则(如AIC、BIC等)对模型进行评估。选取AIC和BIC值较小的模型作为备选模型。4、对备选模型进行残差分析:对备选模型进行...
请问下怎么用SPSS建立ARIMA模型预测某个地区未来几年的GDP发展速度?_百...
答:
一般一届差分
都是
平稳的,因此可以通过差分做进一步分析。绘制差分序列图,观察其平稳性。在第3步的序列窗口中,勾选“差分”选项,即绘制差分序列的序列图,这里使用
1阶
差分。然后再看差分序列的
ACF和PACF
图,步骤如下,...
理解AR 和 MA 模型
答:
所以,此 MA 的 ACF 图是:一个干净利落的
截尾
,止于
1 阶
。而
PACF 的
图,则为:对于为何一个标准的 MA(1) 的偏自相关居然是拖尾的,深思不解。 我的理解,它应该是个飘忽不定的震荡过程。 因为从
1阶
之后,从...
AR与MR模型的自相关函数
ACF与
偏自相关函数
PACF
在特征上有何区别_百度知...
答:
AR(p)模型的ACF是拖尾的,
PACF是
滞后p
阶
后
截尾
spss的标准差怎么看?
答:
spss标准差0.36到0.98的范围算稳定。判断数据稳定,应该看
ACF及PACF的截尾
性 ,若两者中
一截尾
性、另一拖尾则为平稳时间序列,两者都拖尾或
都截尾
则为非平稳序列数据不满足正态分布也可以用ARMA模型,与分布没关系。请LZ...
...相关函数(ACF)
与
可逆的MA(q)的偏自相关函数(
PACF
)均呈现( )。_百度...
答:
【答案】:B 根据ARMA模型的性质可知,MA(q)过程的自相关函数为q
阶截尾
函数,AR(p)过程的偏自相关函数为p阶截尾函数。由于平稳的AR(p)过程可以转化为一个MA(∞)过程,则AR(p)过程的自相关函数是拖尾的;一个...
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