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自相关和偏自相关
如何判断我的
自相关
图是拖尾还是截尾呢?我该采用什么模型?
答:
首先,原数据和一阶差分的自相关表明,原数据和一阶差分数据都是非平稳数据,需要进行再次差分,转成平稳的 再次,看你二阶差分的自相关以及单位根检验,可以确定二阶差分后是平稳数据,再次,看
自相关和偏自相关
的截尾和拖尾,确定是AR还是MA,你这个看起来应该是AR模型,然后确定阶数,这个地方其实不...
谁知道MA(2)模型的k阶
偏自相关
系数的通解是什么?急求
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...
偏相关
系数检验滞后期数字是啥
答:
偏相关
系数检验的滞后期数字通常是根据时间序列数据的实际情况和经验确定的。在进行偏相关系数检验时,需要将数据进行平稳化处理,然后通过计算滞后期的相关系数来判断各变量之间的关系。通常情况下,选择的滞后期数字会影响到检验结果的准确性和可靠性。在实际应用中,可以通过观察数据的自相关系数
和偏自相关
...
什么是滞后阶数?
答:
这两种方法可以为我们提供序列的
自相关和偏自相关
的可视化图表。通过分析这些图表,我们可以估算出合适的滞后阶数。此外,还可以使用信息准则,如赤池信息准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC),这些方法可以帮助我们判断哪一个模型更好。同时,我们还需要关注模型的拟合效果和残差的均值和方差等指标,以确保我们...
如何判定ACF和PACF的拖尾截尾
答:
在sas软件中,我们可以通过得到的自相关函数图
和偏
相关函数图来判断。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,或者非零...
[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...
eviews中怎么看自相关图
和偏自相关
图
答:
看截尾和拖尾情况即可
如何用spss做
自相关
性分析
答:
执行工具栏[分析A]/相关[C]/双变量[B]程序,打开【双变量相关】对话窗口 如果您是希望进行偏相关分析,请用鼠标选择偏相关[R];最常用到的是双变量相关分析
和偏相关
分析,偏相关分析控制了其他变量对该变量的影响,只研究某一变量对这一变量的影响。选择你所要研究的变量,以及分析方法,SPSS提供了...
ARMA和ARIMA的区别
答:
1、运用对象不同 AR,MA,ARMA都是运用于原始数据是平稳的时间序列。ARIMA运用于原始数据差分后是平稳的时间序列。2、时间序列不同 AR(自回归模型),AR ( p) ,p阶的自回归模型。MA(移动平均模型),MA(q),q阶的移动平均模型。ARIMA(差分自回归移动平均模型)。3、平稳性差别 ARMA模型的平稳性...
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...
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