時間序列平穩化
參考：https://www.cnblogs.com/foley/p/5582358.html https://wenku.baidu.com/view/b18e720b19e8b8f67c1cb9ec.html 1.為什么要對時間序列平穩化 在大數定理和中心定理中要求樣本同分布（這里同分 ...
原文：時間序列 平穩模型（二）
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。 . 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 事實也是如此，別怕，干 那什么叫線性過程呢 對一時間序列 Y t ，比如就是 年 月 日的上證指數。則其可表示成現在與過去白噪 ...
2017-06-27 15:38 4 3326 推薦指數：
相關推薦
[時間序列分析][5]--非平穩時間序列模型與差分
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 ...
第二章平穩時間序列模型——AR(p),MA(q),ARMA(p,q)模型及其平穩性
。 2各種和模型 p階移動平均過程： q階自回歸過程： 自回歸 ...
平穩時間序列建模方法
平穩時間序列建模方法 一般用Box-Jenkins建模方法，但Pandit-Wu建模方法更簡單。 一. 樣本序列中均值處理方法 用樣本的均值作為過程均值的估計，建模前先用樣本數據減去這個均值，然后對所得的序列進行建模 把樣本均值作為模型的一個未知參數進行估計 ...
怎么判斷時間序列是否平穩
原文地址：https://lbxc.iteye.com/blog/1522257 序列平穩不平穩，一般采用兩種方法： 第一種：看圖法 圖是指時序圖，例如(eviews畫滴)： 分析：什么樣的圖不平穩，先說下什么是平穩，平穩就是圍繞着一個常數上下波動。 看看上面這個圖 ...
理解：時間序列的平穩性
為什么要平穩？ 原因一：時間序列數據的數據結構與傳統的統計數據結構不同。最大的區別在於，傳統隨機變量可以得到多個觀測值（比如骰子點數，可以反復擲得到多個觀測值，忽略時間的差異）。而時間序列數據中，每個隨機變量只有一個觀測值（比如設收盤價為研究的隨機變量，每天只有一個收盤價，不同日子的價格服從 ...
時間序列算法（平穩時間序列模型，AR(p),MA(q),ARMA(p,q)模型和非平穩時間序列模型，ARIMA(p,d,q)模型）的模型以及需要的概念基礎學習筆記梳理
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 ...
第二章平穩時間序列模型——ACF和PACF和樣本ACF/PACF
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 ...