原文:ACF/PACF,殘差白噪聲的檢驗問題

關於自相關 偏自相關: 一 自協方差和自相關系數 p階自回歸AR p 自協方差 r t,s E X t EX t X s EX s 自相關系數ACF r s,t DX t .DX s . 二 平穩時間序列自協方差與自相關系數 平穩時間序列可以定義r k 為時間序列的延遲k自協方差函數: r k r t,t k E X t EX t X t k EX t k 平穩時間序列的方差相等DX t DX ...

2017-12-26 12:25 0 8002 推薦指數:

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計量經濟與時間序列_ACFPACF標准(均標准誤)的計算(含代碼)

1 我們對於acfpacf值計算完畢之后,在需要計算兩個數值的標准。 2 acfpacf的標准計算略有不同。acf的標准是一個移動過程,而pacf是一個相對固定過程。 3 我們繼續引用這篇博文中最后的到的數值http://www.cnblogs.com/noah0532 ...

Tue Feb 20 01:07:00 CST 2018 0 1306
第二章平穩時間序列模型——ACFPACF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 ...

Wed Apr 20 07:20:00 CST 2016 0 73202
GRDN:分組密集網絡,用於真實圖像降噪和基於GAN的真實世界噪聲建模

GRDN:分組密集網絡,用於真實圖像降噪和基於GAN的真實世界噪聲建模 摘要 隨着深度學習體系結構(尤其是卷積神經網絡)的發展,有關圖像去噪的最新研究已經取得了進展。但是,現實世界中的圖像去噪仍然非常具有挑戰性,因為不可能獲得理想的地面對圖像和現實世界中的噪聲圖像對。由於最近發布了基准 ...

Wed Jun 09 18:30:00 CST 2021 0 1388
的正態性檢驗——概率圖和QQ-plot圖

數據的正態性檢驗 檢查數據是否滿足正態分布,一個很直觀的方法是考察數據的正態概率圖和QQ圖。在MATLAB中可以很容易實現。 正態概率圖(normal probability plot) 用於檢查一組數據是否服從正態分布。是實數與正態分布數據之間函數關系的散點圖。如果這組實數服從正態分布,正 ...

Tue Dec 11 17:55:00 CST 2018 0 7024
網絡---ResNet

 目錄  一、塊(Residual Block)   二、 網絡為什么有用   三、ResNet網絡結構   四、代碼實現 ...

Sun Mar 22 07:09:00 CST 2020 0 1910
網絡

---恢復內容開始--- 景 (1)為什么學習的效果會如此好?與其他論文相比,深度學習具有更深的網絡結構,此外,學習也是網絡變深的原因,為什么網絡深度如此重要? 解答:一般認為神經網絡的每一層分別對應於提取不同層次的特征信息,有低層,中層和高層,而網絡越深的時候,提取到的不同層次 ...

Fri Aug 31 19:13:00 CST 2018 0 1348
網路詳解

轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/72679537 網絡在設計之初,主要是服務於卷積神經網絡(CNN),在計算機視覺領域應用較多,但是隨着CNN結構的發展,在很多文本處理,文本分類里面(n-gram),也同樣展現出來很好的效果。 首先先明確一下幾個深度 ...

Wed Aug 26 20:49:00 CST 2020 0 1578
網絡的作用

對於plain net,當網絡層次較深時,深層網絡越難訓練 inception net可以代替人工去選擇卷積核的尺寸,需要需要用池化層 ...

Thu Jul 15 23:16:00 CST 2021 0 245
 
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