原文: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 時間序列的預處理 在拿到基於時間的觀測值序列后,需要首先進行兩步預處理,一個是純隨機性檢驗,另一個是平穩性檢驗,然后根據這兩步的檢驗結 ...

2019-02-23 16:24 0 2303 推薦指數:

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ARIMA模型——本質上是error和t-?時刻數據差分的線性模型!!!如果數據序列是非平穩的,並存在一定的增長或下降趨勢,則需要對數據進行差分處理!ARIMApdq)稱為差分自回歸移動平均模型AR是自回歸, p為自回歸項; MA為移動平均,q為移動平均項數,d時間序列成為平穩時所做的差

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 ...

Thu Aug 23 22:14:00 CST 2018 0 1687
時間序列分析:AR(p),MA(q)

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AR(p)、MA(q)、ARMA等,也可 ...

Fri Mar 04 22:36:00 CST 2022 0 882
ARIMa--時間序列模型

一、概述   在生產和科學研究中,對某一個或者一組變量 x(t)x(t) 進行觀察測量,將在一系列時刻 t1,t2,⋯,tnt1,t2,⋯,tn 所得到的離散數字組成的序列集合,稱之為時間序列時間序列分析是根據系統觀察得到的時間序列數據,通過曲線擬合和參數估計來建立數學模型的理論和方法。時間 ...

Thu May 21 01:01:00 CST 2020 0 889
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 ...

Tue Jun 27 23:38:00 CST 2017 4 3326
[時間序列分析][4]--AR模型,MA模型,ARMA模型介紹

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_ ...

Fri Apr 21 06:30:00 CST 2017 0 1581
時間序列模型(二):移動平均法(MA

時間序列模型(一):模型概述 時間序列模型(二):移動平均法(MA時間序列模型(三):指數平滑 移動平均法可以作為一種數據平滑的方式,以每天的氣溫數據為例,今天的溫度可能與過去的十天的溫度有線性關系;或者做的飯一部分是上頓的,一部分是現在的,再假設隔兩頓的都被倒掉了,並且每天 ...

Mon Jul 05 22:49:00 CST 2021 0 654
 
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