ARIMA模型 - [SPSS & Python]
簡介： ARIMA模型：(英語：Autoregressive Integrated Moving Average model)，差分整合移動平均自回歸模型，又稱整合移動平均自回歸模型(移動也可稱作滑動)，是時間序列預測分析方法之一。AR是“自回歸”，p為自回歸項數;MA為“滑動平均”，q ...
原文：ARIMA模型建模步驟
ARIMA模型建模步驟 一. 繪制時序圖 判斷序列是否有明顯的趨勢或周期 二. 單位根檢驗 檢驗方法 ADF DFGLS PP KPSS ERS NP 前三種有有關常數與趨勢項假設，應用不方便，建議少用。后三種是去除原序列趨勢后進行檢驗，應用方便。 原假設 種方法除KPPS外，H : 序列存在單位根 判斷方法 P值： 小於臨界值則拒絕原假設 大於臨界值則接受原假設 臨界值： ADF,DFGLS,P ...
2014-05-14 17:30 0 22024 推薦指數：
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