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自相关和偏自相关都截尾
ARIMA模型是什么意思?
答:
ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数;MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。ARIMA模型(英语:Autoregressive Integrated Moving Average model),差分整合移动平均自回归模型,又称...
其中ARIMA(p,d.q)中,p是什么意思?q是什么意思, 分别如何确定呢?_百度...
答:
ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归,p为自回归项,可以看
自相关
图来估计;MA为移动平均,q为移动平均项数,可以看
偏相关
图来估计,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。ARIMA模型,差分整合移动平均自回归模型,又称...
ARIMA模型的中文名是什么?
答:
ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归,p为自回归项,可以看
自相关
图来估计;MA为移动平均,q为移动平均项数,可以看
偏相关
图来估计,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。ARIMA模型,差分整合移动平均自回归模型,又称...
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...
序列
自相关
知识中涉及到的“
截尾
”和“拖尾”特征英文怎么说_百度知 ...
答:
拖尾 tails off to zero
ARIMA(p, d, q)的p, d, q分别是什么意思?
答:
ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数;MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。ARIMA模型(英语:Autoregressive Integrated Moving Average model),差分整合移动平均自回归模型,又称...
ARIMA模型( p, d, q)中, AR是什么意思?
答:
ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数;MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。ARIMA模型(英语:Autoregressive Integrated Moving Average model),差分整合移动平均自回归模型,又称...
ar模型是哪个模型
答:
ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数;MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。ARIMA模型(英语:Autoregressive Integrated Moving Average model),差分整合移动平均自回归模型,又称...
如何检验一个时间序列是不是ou过程 并估计参数
答:
(一)根据时间序列的散点图、自相关函数
和偏自相关
函数图以ADF单位根检验其方差、趋势及其季节性变化规律,对序列的平稳性进行识别。一般来讲,经济运行的时间序列都不是平稳序列。(二)对非平稳序列进行平稳化处理。如果数据序列是非平稳的,并存在一定的增长或下降趋势,则需要对数据进行差分处理,如果...
时间序列在建模前需要对数据做哪些检验
答:
(一)根据时间序列的散点图、自相关函数
和偏自相关
函数图以ADF单位根检验其方差、趋势及其季节性变化规律,对序列的平稳性进行识别。一般来讲,经济运行的时间序列都不是平稳序列。(二)对非平稳序列进行平稳化处理。如果数据序列是非平稳的,并存在一定的增长或下降趋势,则需要对数据进行差分处理,如果...
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