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spss中 分析— 预测—创建模型,在方法中可以选专家建模器,然后点条件进去选只选ARIMA模型就可以了。自相关图和偏相关图是分析— 预测—自相关点进去就可以,不知道你用的是中文版还是英文版

你这自相关图ACF从k=4之后突然趋近于0,所以是截尾。PACF从k=3之后突然趋近于0,也是截尾。自相关图截尾,偏自相关图截尾。所以不符合RIMA模型,不知道你这个带不带季节性。如果是非季节性的,你试试ARIMA(4,阶数,3),如果是季节性的,你后面...

用forecast包中的auto.arima自动拟合Arima模型会显示一串结果,最后一个结果就是 Best model: ARIMA(0,0,0)(0,1,0)[12] with drift,说明该结果是最好的拟合结果。结果说明一个AR(0),MA(0)和季节差分一次的Arima模型。

下面是我猜想的模拟过程 error=rnorm(1000,mean=0,sd=1) for (i in 1:1000){ if i=1 y(i)=error(i) else y(i)=a*y(i-1)+error(i)-b*(y(i-1)-y(target)) }

建模就是建立模型,就是为了理解事物而对事物做出的一种抽象,是对事物的一种无歧义的书面描述。 建立系统模型的过程,又称模型化。建模是研究系统的重要手段和前提。凡是用模型描述系统的因果关系或相互关系的过程都属于建模。因描述的关系各异...

主成份分析是为了提前众多指标中有典型代表性的几个主要成分,其中主成分的一种计算得分方法是用回归方法 ARIMA模型的基本思想是:将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列,用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被。

时间序列及其分析概述 ? 时间序列 ? 时间序列的特点及其建立 ? 时间序列分析的概念、特征和作用 ? 时间序列分解 ? 时间序列分析的相关特征量 ? 时间序列分析方法 2/74 1.1 时间序列 自然界以及社会生活的各种事物都在运动、变化和发展着,将它们...

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。 近期在用R,里面有个函数auto.arima()可以自动生成...

举一个例子吧,比如月度的数据,就是周期为12,它有季节影响。 先对其1阶12步差分,通过看acf pac f看是简单加法模型,还是乘法季节模型 如果是乘法模型那就要对季节部分模拟arima模型 季节部分的arima是以周期位置的acf pacf 确定其模型参数 ar...

1、图1说明序列差分后没有单位根,我估计不差分肯定有单位根了;因为: 2、图2说明序列是AR(1)模型,自相关函数拖尾,而偏自相关函数截尾。

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