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时间序列因素分解模型
时间序列分解
常用的模型有哪些?简述乘法
模型分解
的基本步骤。_百度知 ...
答:
【答案】:时间序列y可以表示为以上四个
因素
的函数,即:Yt=f(Tt,St,Ct,It)
时间序列分解
的方法有很多,较常用的模型有加法模型和乘法模型。加法模型为:yt=Tt+St+Ct+It;乘法模型为:yt=Tt×St×Ct×It。乘法
模型分解
的基本步骤如下:(1)运用移动平均法剔除长期趋势和周期变化,得到序列TC。然...
时间序列分解
较常用的
模型
有
答:
时间序列分解
较常用的
模型
有:加法模型、乘法模型。一个时间通常由长期趋势,季节变动,循环波动,不规则波动几部分组成,长期趋势指现象在较长时期内持续发展变化的一种趋向或状态。季节波动是由于季节的变化引起的现象发展水平的规则变动,循环波动指在某段时间内,不具严格规则的周期性连续变动。不规则波动...
时间序列分解
常用的
模型
有
答:
关于
时间序列分解
常用的
模型
如下:如果除a0=1外所有其它的AR系数都等于零,则式(1-124)成为地球物理信息处理基础这种模型称为q阶滑动平均模型或简称为MA(q)模型(Moving Average Model),其系统函数(传输函数)为。地球物理信息处理基础模型输出功率谱为地球物理信息处理基础或地球物理信息处理基础这是...
时间序列分解
答:
一个
时间序列
往往是一下几类变化形式的叠加或耦合: 长期趋势(Secular trend,T),季节变动(Seasonal Variation,S),循环波动(Cyclical Variation,C),不规则波动(Irregular Variation,I) :长期趋势T 长期趋势指现象在较长时期内持续发展变化的一种趋向或状态。季节波动S 季节波动是由于季节的变化引...
时间序列
分析
模型
——ARIMA模型
答:
MA
模型
的形式如下: 其中:参数为常数;参数是阶移动平均模型的系数;为移动平均模型滞后阶数;是均值为0,方差为的白噪声序列。模型记做——表示阶移动平均模型。 ARIMA模型的形式如下: 模型记做。为自回归模型滞后阶数,为
时间序列
单整阶数,为阶移动平均模型滞后阶数。当时,,此时ARIMA模型退化为MA模型;当时,,ARIMA模型退...
为什么要进行
时间序列分解
答:
在实际操作中,通常使用加法
模型
和乘法模型进行
时间序列分解
。 加法模型指的是时间序分的组成是相互独立的,四个成分都有相同的量纲。而乘法模型输出部分和趋势项有相同的量纲,季节项和循环项是比例数,不规则变动项为独立随机变量序列,服从正态分布。此外,时间序列分解还可以用于衡量序列中的趋势成分和...
数据分析技术:
时间序列
分析的AR/MA/ARMA/ARIMA
模型
体系
答:
两者的分析原理是不同的,
时间序列分解
是力求将时间序列分解成不同的变动成分,分析每种变动成分的规律,然后在综合各种成分的规律用于预测;AR/MA/ARMA/ARIMA
模型
体系是从时间序列数值本身的相关关系出发,将移动平均技术、相关分析技术和平稳技术(差分)等纳入模型,力求建立时间序列数值之间的回归方程,从...
数据分析技术:
时间序列
分析的AR/MA/ARMA/ARIMA
模型
体系
答:
1、因为传统时间序列分析技术(
时间序列分解
法)的缺陷,所以统计学家开发出更为通用的时间序列分析方法,其中AR/MA/ARMA/ARIMA在这个发展过程中扮演了非常重要的角色,直到现在,它们都在实际工作生活中发挥重要作用。2、时间序列是指一组在连续时间上测得的数据,其在数学上的定义是一组向量x(t),t=...
基于SPSS的
时间序列
分析(转载自某大神)
答:
3、进行季节
因素分解
变量为”销售数据“,且根据序列图我们知道
时间序列模型
为乘性。 提示您会新生成四个变量 ERR(误差序列): 从时间序列中移除季节因素、长期趋势、和循环变动之后留下的序列,也就是原始序列中的不规则变动构成的序列。 SAS(季节因素校正后序列): 是移除原始序列中的季节因素后的校正序列。 SAF...
时间序列模型
简介
答:
AR代表自回归(Autoregression). 假设
时间序列
是平稳的, 它可以被表示成如下形式:MA代表移动平均(Moving Average). 假设时间序列 是平稳的, 它可以被表示成如下形式:ARMA
模型
是AR和MA的组合. 假设同上. 它可以被表示为如下形式:ARIMA模型是ARMA模型的推广, 全称是Autoregressive Integrated Moving ...
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