白噪聲過程: 零均值，同方差，無自相關 協方差為 以后我們遇到的efshow如果不特殊說明，就是白噪聲過程。 對於正態分布而言，不相關即可推出獨立，所以如果該白噪聲如果服從正態分布，則其還將互相獨立。 各種和模型 p階移動平均過程： q階自回歸過程： 自回歸移動平均模型： 如果ARMA p,q 模型的表達式的特征根至少有一個大於等於 ，則 y t 為積分過程，此時該模型稱為自回歸秋季移動平均模型 ...
2016-04-17 23:05 1 51837 推薦指數：
在做很多與時間序列有關的預測時，比如股票預測，餐廳菜品銷量預測時常常會用到時間序列算法，之前在學習這方面的知識時發現這方面的知識講解不多，所以自己對時間序列算法中的常用概念和模型進行梳理總結（但是為了內容的正確性有些內容我通過截圖來記錄吧），希望能有所幫助^.^ 一、時間序列 ...
自相關函數/自相關曲線ACF AR(1)模型的ACF： 模型為： 當其滿足平穩的必要條件|a1|<1時（所以說，自相關系數是在平穩條件下求得的）： y(t)和y(t-s)的方差是有限常數，y(t)和y(t-s)的協方差伽馬s ...
在時間維度上沒有關聯性。所有條件都滿足后，常用的時序分析模型有AR(p)、MA(q)、ARMA等,也可 ...
https://www.cnblogs.com/bradleon/p/6827109.html 文章里寫得非常好，需詳細看。尤其是arima的舉例！ 可以看到：ARIMA本質上是error和t-?時刻數據差分的線性模型！！！ ARIMA模型全稱為自回歸積分滑動平均模型 ...
自相關和偏自相關的兩個函數代碼 由於后面會經常畫一組序列自相關和偏自相關的圖像，所以就把自己寫的這個兩個畫圖的函數的代碼貼上，供大家參考。 首先是自相關的函數 輸入的三個參數分別是{數據，滯后數，置信度} pacf[data_, lmax_ ...
本章介紹第一類非常重要的模型：自回歸滑動平均模型（ARMA)。在真實案例中，ARMA模型也被高頻的使用到，更是后面模型的基礎，反正，時間序列是繞不過去ARMA模型的。 2.1 一般線性過程 ARMA模型屬於一大類過程（模型），即一般線性過程。一聽到線性過程，是不是就覺得不難了？ 事實也是 ...
作者：桂。 時間：2017-12-19 21:39:08 鏈接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8068021.html 前言 前幾天碰到一個序列分析的問題，涉及到自回歸（auto-regression, AR）等模型，但如何確定 ...
非平穩時間序列模型 非平穩時間序列模型 通過差分平穩化 差分是什么 是否要做差分單位根檢驗 做多少次差分 一個例子 ARIMA模型 ...
