如果想知道一個序列是否對預測另一個序列有用，可以用Granger causality test(格蘭傑因果檢驗)。 Granger causality test的思想 如果使用時間序列X和Y的歷史值來預測Y的當前值，比僅通過Y的歷史值來預測Y的當前值得到的誤差更小，並且通過了F ...

矣！ 格蘭傑因果關系作為一種可以衡量時間序列之間相互影響關系的方法，最近十幾年備受青睞。無論是經 ...

（一）協整檢驗 （二）建立誤差修正模型（ECM） （三）格蘭傑因果檢驗 ...

目錄 格蘭傑因果關系檢驗 時間序列向量自回歸模型 向量自回歸模型設定 向量自回歸模型的估計 格蘭傑因果關系檢驗 格蘭傑因果關系檢驗的實際問題 格蘭傑因果關系檢驗 時間序列向量 ...

#當前文件路徑 getwd() #設置當前路徑，注意轉譯 setwd("C://Users//Administrator//Desktop//R_test") #導入數據 data<-read.csv("data.csv") 1、平穩性檢驗單位根檢驗library(tseries ...

利用時間序列預測方法，我們可以基於歷史的情況來預測未來的情況。比如共享單車每日租車數，食堂每日就餐人數等等，都是基於各自歷史的情況來預測的。 什么是時間序列？ 時間序列，是指同一個變量在連續且固定的時間間隔上的各個數據點的集合，比如每5分鍾記錄的收費口車流量，或者每年 ...

在初始概念篇中，我們簡單提到了時間序列由趨勢、周期性、季節性、誤差構成，本文將介紹如何將時間序列的這些成分分解出來。分解的使用場景有很多，比如當我們需要計算該時間序列是否具有季節性，或者我們要去除該時間序列的趨勢和季節性，讓時間序列變得平穩時都會用到時間序列分解。 加法和乘法時間序列 ...

adf檢驗是用來檢驗序列是否平穩的方式，一般來說是時間序列中的一種檢驗方法。python中可使用現成的工具statsmodels來實現adf檢驗。 方法及參數： ADF檢驗總結一句話：如果序列是平穩的，則不存在單位根， 否則就會存在單位根。 同時，源數據 ...