网站建设多少钱一个月,网页版微信扫一扫在哪,网站优化流程,wordpress 页面特效自回归模型#xff08;AR#xff09;#xff1a;①描述当前值和历史值之间的关系#xff0c;用变量自身的历史时间数据对自身进行预测。②自回归模型必须满足平稳性的要求。③移动平均模型#xff08;MA#xff09;关注的是自回归模型中的误差项的累加。移动平均法能有效…自回归模型AR①描述当前值和历史值之间的关系用变量自身的历史时间数据对自身进行预测。②自回归模型必须满足平稳性的要求。③移动平均模型MA关注的是自回归模型中的误差项的累加。移动平均法能有效地消除预测中的随机波动。 自回归移动平均模型ARMA①自回归与移动平均的结合②③易见p和q都是我们需要指定的参数。④原理ARIMA模型将非平稳时间序列转化为平稳时间序列然后将因变量仅对它的滞后值自回归模型的阶数p以及随机误差项的现值和滞后值MA的q进行回归所建立的模型。为了确定参数p和q下面先了解自相关函数ACF(自变量是p因变量是相关系数)有序的随机变量序列与其自身相比较自相关函数反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性。ACFk的取值范围为[-1,1]。ACF还包含了其他变量的影响而偏自相关系数PACF是严格这两个变量之间的相关性。 总结ARIMA建模流程将序列平稳差分法确定dp和q阶数确定调用该模型
