ARIMA模型 - [SPSS & Python]
简介： 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)，是时间序列预测分析方法之一。AR是“自回归”，p为自回归项数;MA为“滑动平均”，q ...
原文：ARIMA模型建模步骤
ARIMA模型建模步骤 一. 绘制时序图 判断序列是否有明显的趋势或周期 二. 单位根检验 检验方法 ADF DFGLS PP KPSS ERS NP 前三种有有关常数与趋势项假设，应用不方便，建议少用。后三种是去除原序列趋势后进行检验，应用方便。 原假设 种方法除KPPS外，H : 序列存在单位根 判断方法 P值： 小于临界值则拒绝原假设 大于临界值则接受原假设 临界值： ADF,DFGLS,P ...
2014-05-14 17:30 0 22024 推荐指数：
相关推荐
基于R语言的ARIMA模型
A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法，主要是指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以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA ...
ARIMA模型详细讲解
近期在学习ARIMA模型，下面博主讲的比较精细很受用，感觉看完之后收获大大嘀。 ...
时间序列 ARIMA 模型 (三)
先看下图： 这是1986年到2006年的原油月度价格。可见在2001年之后，原油价格有一个显著的攀爬，这时再去假定均值是一个定值（常数）就不太合理了，也就是说，第二讲的平稳模型在这种情况下就太适用了。也因此有了今天这一讲。 要处理这种非平稳的数据（比如上图中的均值不是一个常数），需要用非 ...
时间序列预测之--ARIMA模型
什么是 ARIMA模型 ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)。也记作ARIMA(p,d,q)，是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列 ...
kimball维度建模(1)-4步骤维度模型设计过程
1.选择业务过程 业务过程是组织完成的操作型活动。（后面我们还会知道，事实表不仅仅可以描述业务操作，还可以是定义某些人参与了某些活动、某些人在某些公司工作过这类维度之间的关联关系，称无事实的事实表） ...
[炼丹术]使用Pytorch搭建模型的步骤及教程
使用Pytorch搭建模型的步骤及教程 我们知道，模型有一个特定的生命周期，了解这个为数据集建模和理解 PyTorch API 提供了指导方向。我们可以根据生命周期的每一个步骤进行设计和优化，同时更加方便调整各种细节。 模型的生命周期的五个步骤如下： 1.准备数据 2.定义模型 ...
ARIMA模型构建、预测——基于Python
《服务器系统负载分析及磁盘容量预测》，附带代码的学习、注释： 从该问题的分析思路看（有问题找方案）：建立磁盘容量使用的预警系统（避免宕机等）——>（问题背景：总容量大小基本不变，使用量根 ...