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自相关与偏相关
...Q根据
自相关
的残差
图和偏相关
残差图怎么看的出来?
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...
MATLAB怎么画时间序列的
自相关函数和偏
自相关函数图
答:
MATLAB怎么画时间序列的
自相关函数和偏
自相关函数图 可以直接使用函数:自相关函数:autocorr()偏自相关函数:parcorr()
用eviews进行
自相关和偏相关
函数的检验
答:
自相关
系数拖尾,偏自相关系数2阶截尾(如果2的时候已经迅速收到了临界值,可能是1阶截尾)用AR(p)模型。
自相关
是什么意思
答:
自相关
意思如下:自相关是指信号在1个时刻的瞬时值与另1个时刻的瞬时值之间的依赖关系,是对1个随机信号的时域描述。产生自相关的原因 1.惯性 即冲击的延期影响,大多数经济时间序列都存在自相关。例如GNP就业、货币供给、价格指数等,随机扰动的影响往往会持续一段时间,而不仅仅是一个取值时期。当...
[转载]如何确定AR(p)MA(q)模型中的p和q的值
答:
1、p是自相关AR模型的系数,而q是MA模型的系数;2、在EVIEWS模型中会做出一个时间序列的
自相关和偏相关
图表,这个表是判断p和q值的依据;3、所谓拖尾是自相关系数或者偏相关系数趋向于0,这个趋向过程有不同的表现形式,有几何型的衰减为0,有正弦波式的衰减;而所谓截尾是指从某阶后自相关或者偏...
偏
自相关
系数PACF(公式篇)
答:
在时间序列分析的世界里,偏
自相关
系数(Partial Autocorrelation Function, PACF)犹如一座桥梁,揭示了数据中的滞后相关性,尤其是在剔除中间变量影响后。对于平稳的时间序列,PACF不仅考虑直接效应,还包含间接影响,为我们揭示了一系列复杂而精准的统计工具。让我们一起探索几种关键的计算方法,它们犹如时间...
样本
自相关
图怎么看平不平稳
答:
还以上面的序列为例:用eviews得到
自相关和偏相关
图,Q统计量和伴随概率。分析:判断平稳与否的话,用
自相关图和偏相关
图就可以了。平稳的序列的自相关图和偏相关图不是拖尾就是截尾。截尾就是在某阶之后,系数都为 0 ,怎么理解呢,看上面偏相关的图,当阶数为 1 的时候...
如何确定AR(p)MA(q)模型中的p和q的值?
答:
在对时间序列分析的时候,可能会经常用到ARMA模型,其中p和q的值到底如何确定,有些书讲的不是太明白,只是讲到截尾和拖尾,至于到底如何判断,请看如下详细解释:1、p是自相关AR模型的系数,而q是MA模型的系数。2、在EVIEWS模型中会做出一个时间序列的
自相关和偏相关
图表,这个表是判断p和q值的依据...
可逆的AR(p)过程的
自相关
函数(ACF)与可逆的MA(q)的偏自相关函数(PACF...
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;一个可逆的MA(q)过程可转化为一个AR(∞)过程,因此其偏自相关函数是拖尾的。...
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...
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