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ar模型的偏自相关系数计算
自相关系数
和自协方差系数有什么关系?
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...
自协方差和
自相关系数
是什么意思啊?
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...
自相关系数
与自协方差的区别是什么?
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...
相关系数
r是相关的强测度吗
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...
样本自协方差
函数
怎么求
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...
[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...
ARIMA
模型
是什么?
答:
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
,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间序列预测分析方法之一。
ARIMA
模型
是什么?
答:
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
,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间序列预测分析方法之一。
ARIMA
模型
是什么意思?
答:
,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
,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间序列预测分析方法之一。
ARIMA
模型
( p, d, q)中,
AR
是什么意思?
答:
,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
,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间序列预测分析方法之一。
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