88问答网
所有问题
当前搜索:
AR模型求解系数
如何
求解AR
(1)
模型
?
答:
AR
(1)
模型
可以表示为:y_t = c + ϕ*y_{t-1} + e_t,其中c为常数,ϕ为
系数
,e_t为误差项。根据题目中的模型,可以得到:c = 2 ϕ = 0.5 e_t ~ N(0, 0.53)
求解
该模型的均值、方差和自协,可以按照以下步骤进行:1. 求解均值:由于该模型是平稳的,因此可以...
我想问一下怎么用Matlab解算
AR模型
的
系数
?用最小二乘法,谢谢大家了...
答:
用最小二乘法进行
AR
(n)
模型
的参数估计,其实很简单,关键是要把序列写成矩阵形式:Y=XΦ+a 可直接算出
系数
Φ的最小二乘估计 = inv( (X' * X))* (X' Y)
MATLAB
AR模型
以计算出
系数
,怎么做预测呢?
答:
按照线性预测中
AR模型
的定义,和lpc中引入的LD算法:可知向量a的第一个元素肯定为1.y_21=-(y_20*a(2)+y_19*a(3)+y_18*a(4));即可预测得到第21位数。QQ:249356978 如果有什么问题可以探讨哈。一般隐身
matlab
ar模型
怎么计算出
系数
,,y=a1*x1+a2*x2+a3*x3+a4*x4+et,怎么
求
...
答:
x=[x1 x2 x3 x4]; % 定义样本空间 y %测量值 a=[a1 a2 a3 a4]; %待
求系数
Matrix form of equation y=x*a;a=x\y;
怎么用Matlab解算
AR模型
的
系数
答:
edit arburg function varargout = arburg( x, p) %ARBURG
AR
parameter estimation via Burg method. % A = ARBURG(X,ORDER) returns the polynomial A corresponding to the AR % parametric signal model estimate of vector X using Burg's ...
自变量为时间序列的
AR模型
有哪些?
答:
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)
模型
,
求
出滞后k自相关系数p(k)时,实际上得到并不是...
AR模型
简单理解
答:
在对
AR模型
识别时,根据其样本自相关
系数
的截尾步数,可初步得到AR模型的阶数p,然而,此时建立的 AR(p) 未必是最优的。定阶的一般步骤为:(1).确定p值的上限,一般是序列长度N的比例或是lnN的倍数 (2).在补偿过max(p)值的前提下,从1开始根据某一原则确定最优p。一个好的模型通常要求残差...
写出平稳时间序列的三个基本
模型
的基本形式及算子表达式。如何求它们...
答:
其中,X_t表示当前时刻的观测值,c表示常数项,e_t表示当前时刻的白噪声误差项,b_i表示对应的
系数
,q表示移动平均阶数。自回归移动平均过程(ARMA)的基本形式及算子表达式:ARMA模型是
AR模型
和MA模型的结合,表示为:X_t=c+a_1*X_{t-1}+a_2*X_{t-2}+...+a_p*X_{t-p}+e_t+b_1...
ar
为什么
系数
不显著
答:
AR模型
中的
系数
显著性检验依赖于自变量和因变量之间的相关,在样本数据相关性较低的情况下,很难通过AR模型建立有效的相关关系。3、模型的过度拟合。过度拟合是指模型已经具有足够的复杂度以适应数据,拟合结果在训练数据上表现良好,但是在测试数据上表现不佳,系数不显著可能是由于模型过度拟合导致。
ar模型
E(Xt)怎么求
答:
Rj=a1R(j-1)+a2R(j-2)。在用
AR模型
对数据进行建模时,首先需要确定阶数 。确定 的方法有两种:一是利用样本偏自相关
系数
(pacf); 另一种是利用信息注册函数方法。如果ARMA(p,q)模型的表达式的特征根至少有一个大于等于1,则{y(t)}为积分过程,此时该模型称为自回归秋季移动平均模型(ARIMA)...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
怎么计算ar模型参数
ar模型的偏自相关系数计算
AR模型的阶数
怎么计算ar模型阶数
AR1模型的方差
AR2模型偏自相关系数怎么求
AR模型均值
AR1模型的均值
AR模型的公式