時間序列預測之--ARIMA模型
什么是 ARIMA模型 ARIMA模型的全稱叫做自回歸移動平均模型，全稱是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)。也記作ARIMA(p,d,q)，是統計模型(statistic model)中最常見的一種用來進行時間序列 ...
原文：時間序列ARIMA模型預測方法，及相關函數使用方法介紹
一 概述 首先引入Daniel檢驗的概念，即檢測序列平穩性的一種方法，它是建立在Spearman相關系數 一種秩相關系數 的基礎上的。 對於二維總體 X，Y 的樣本觀測數據，其中各分量 ..的秩統計量為R R Rn,y ,y ..yn的秩統計量為S S Sn。 推廣到時間序列預測樣本，Spearman的相關系數為： 構造統計量： 對於給定的alpha,通過t分布表可以查得的值，如果統計量大於查表的 ...
2018-09-04 19:50 0 3971 推薦指數：
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