R語言的ARIMA模型預測
R通過RODBC連接數據庫 stats包中的st函數建立時間序列 funitRoot包中的unitrootTest函數檢驗單位根 forecast包中的函數進行預測 差分用timeSeries包中diff stats包中的acf和pacf處理自相關和偏自相關stats包中的arima函數模型 ...
原文：基於R語言的ARIMA模型
A IMA模型是一種著名的時間序列預測方法，主要是指將非平穩時間序列轉化為平穩時間序列，然后將因變量僅對它的滯后值以及隨機誤差項的現值和滯后值進行回歸所建立的模型。ARIMA模型根據原序列是否平穩以及回歸中所含部分的不同，包括移動平均過程 MA 自回歸過程 AR 自回歸移動平均過程 ARMA 以及ARIMA過程。其中ARIMA p，d，q 稱為差分自回歸移動平均模型，AR是自回歸， p為自回歸項 ...
2017-02-09 01:22 1 29049 推薦指數：
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