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自相关与偏相关
自相关
系数
和偏相关
系数的区别是什么?
答:
简而言之,r(0)就是自己与自己的协方差,就是方差,所以,平稳时间序列延迟k的
自相关
系数ACF等于:p(k)=r(t,t+k)/[(DX(t).DX(t+k))^0.5]=r(k)/σ2=r(k)/r(0)3、平稳AR(p)的自相关系数具有两个显著特征:一是拖尾性;二是呈负指数衰减。三、
偏相关
系数 对于一个平稳AR(p)...
偏
自相关
系数是怎样计算的?
答:
一、自协方差
和自相关
系数 p阶自回du归AR(p)自协方差 r(t,s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)]自相关系数ACF=r(s,t)/[(DX(t).DX(s))^0.5]二、平稳时间序列自协方差与自相关系数 1、平稳时间序列可以定义r(k)为时间序列的延迟k自协方差函数:r(k)=r(t,t+k)=E[X(t)-EX...
偏
自相关
函数怎么求?
答:
一、自协方差
和自相关
系数 p阶自回du归AR(p)自协方差 r(t,s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)]自相关系数ACF=r(s,t)/[(DX(t).DX(s))^0.5]二、平稳时间序列自协方差与自相关系数 1、平稳时间序列可以定义r(k)为时间序列的延迟k自协方差函数:r(k)=r(t,t+k)=E[X(t)-EX...
eviews中如何分析
自相关图和偏
自相关图
答:
从6期开始自相关函数值明显落于零值线以下,说明该二阶差分序列是平稳的。在ARIMA模型中,d为2.可以借助自相关函数ACF
和偏自相关
函数PACF确定p、q。
什么是
偏相关
系数?有什么作用吗?
答:
简而言之,r(0)就是自己与自己的协方差,就是方差,所以,平稳时间序列延迟k的
自相关
系数ACF等于:p(k)=r(t,t+k)/[(DX(t).DX(t+k))^0.5]=r(k)/σ2=r(k)/r(0)3、平稳AR(p)的自相关系数具有两个显著特征:一是拖尾性;二是呈负指数衰减。三、
偏相关
系数 对于一个平稳AR(p)...
MATLAB求
自相关函数和偏相关
函数
答:
自相关
函数用xcorr或autocorr
偏相关
不太清楚autocorr用法:autocorr(y,[],2)autocorr()函数是时间序列自相关函数y : 一个时间序列数据[]: 表示计算这个时间序列数据的自相关函数的延迟.2: 表示自相关函数在>2的所有延迟的自相关系数看作为0 ...
偏
自相关
系数怎么算?
答:
在计算PACF时,我们需要首先计算
自相关函数和偏相关
函数。自相关函数表示时间序列数据在不同时间点之间的相关性,而偏相关函数表示在控制其他时间点的影响下,两个时间点之间的相关性。计算自相关函数可以使用以下公式:ACF(k) = corr(x, x滞后的k期)其中,x是一个时间序列数据,corr表示相关性分析,k...
什么是偏
自相关
函数?
答:
一、自协方差
和自相关
系数 p阶自回du归AR(p)自协方差 r(t,s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)]自相关系数ACF=r(s,t)/[(DX(t).DX(s))^0.5]二、平稳时间序列自协方差与自相关系数 1、平稳时间序列可以定义r(k)为时间序列的延迟k自协方差函数:r(k)=r(t,t+k)=E[X(t)-EX...
如何计算偏
自相关和偏
回归系数?
答:
一、自协方差
和自相关
系数 p阶自回du归AR(p)自协方差 r(t,s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)]自相关系数ACF=r(s,t)/[(DX(t).DX(s))^0.5]二、平稳时间序列自协方差与自相关系数 1、平稳时间序列可以定义r(k)为时间序列的延迟k自协方差函数:r(k)=r(t,t+k)=E[X(t)-EX...
有人知道怎么通过
自相关图和偏
自相关图判断ARIMA模型的p和q嘛
答:
一般
自相关
图若为q阶截尾则滑动系数为q.若偏自相关图为p阶截尾则自回归系数为p.当然这样判断存在一定主观性,还需结合AIC BIC值来判断
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