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平稳白噪声
3.进行
白噪声
检验时,为什么只需要进行短期延迟的相关性检验?
答:
因为
平稳
序列通常具有短期相关性。平稳序列通常具有短期相关性。该性质用自相关系数来描述就是随着延迟期数的增加,平稳序列的自相关系数会很快的衰减到0。如果一个序列是平稳的,那么我们就要判断数据是否是
白噪声
,白噪声没有研究的意义。
垃圾桶决策模式的代表人物是
答:
能够适用ARMA模型进行分析预测的时间序列必须满足的条件是
平稳
非
白噪声
序列。对数据的平稳性进行检验是时间序列分析的重要步骤,一般通过时序图和相关图来检验时间序列的平稳性。时序图的特点是直观简单但是误差较大,自相关图即自相关和偏自相关函数图相对复杂但是结果更加准确。本文先用时序图进行直观的判断...
(四)ARIMA模型方法
答:
AR是自回归,p为自回归项,MA为移动平均,q为移动平均项数,d为差分次数;yt是时间序列,B是后移算子,φ1,…,φp为自回归系数,θ1,…,θq为移动回归系数,{εt} 是
白噪声
序列。2.ARIMA模型预测基本程序 (1)
平稳
性识别 以自相关函数和偏自相关函数图等来判定数列是否为平稳型。(2)...
高斯噪声和
白噪声
的特点
答:
由各随机变量的数学期望、方差和两两之间决定;只在tao=0时是相关的。高斯噪声是概率密度函数符合正态分布的噪声。特点是它的n维分布仅由各随机变量的数学期望、方差和两两之间的归一化协方差函数决定。若高斯噪声是宽
平稳
,则也是严平稳的。若随机变量之间互不相关,则也是统计独立的。
白噪声
是功率谱...
平稳
过程的简介
答:
在实际中,具有近似于这种性质的随机过程是大量存在的。在数学中,
平稳
过程(Stationary random process)或者严格平稳过程(Strictly-sense stationary,SSS)是指在固定时间和位置的概率分布与所有其他时间和位置的概率分布相同的随机过程。这意味着数学期望和方差等参数也不随时间和位置变化。例如,
白噪声
(...
高斯
白噪声
的功率谱密度
答:
1、功率谱密度是均匀分布的,即在所有频率处都具有相同的能量。2、功率谱密度与频率无关,因此称为“白”噪声。3、功率谱密度与时间无关,因此称为“
平稳
”噪声。4、高斯
白噪声
的功率谱密度具有唯一性,即对于一个具有相同功率谱密度的噪声信号,只有高斯白噪声一种可能性。
白噪声
检验怎么检验 白噪声检验方法
答:
1、首先画出散点图。2、然后从散点图数据简单判断序列是否为
平稳
(不是围绕一个常数值做随机波动为非平稳,有明显的趋势或周期性。)3、然后就可判断数据是否是
白噪声
。正常来说,p值越大,是白噪声的可能性越大。
时间序列
平稳
性检验要检验因变量吗
答:
Definition2.1假设某个时间序列是由某一随机过程生成的,如果满足下列条件:(1) 均值,与时间无关的常数;(2) 方差,与时间无关的常数; (3) 协方差,只与时间间隔有关,与时间无关的常数。则称该随机时间序列是
平稳
的,而该随机过程是一个平稳随机过程。例1:
白噪声
序列 简单的随机...
回答: ⑴ 随机时间序列的
平稳
性条件是什么?证明随机游走序列不是平稳序...
答:
⑴ 随机时间序列{ }(t=1, 2, …)的
平稳
性条件是:1)均值 ,是与时间t 无关的常数;2)方差 ,是与时间t 无关的常数;3)协方差 ,只与时期间隔k有关,与时间t 无关的常数。对于随机游走序列 ,假设 的初值为 ,则易知 由于 为一常数, 是一个
白噪声
,因此 ,即 的方差与时间t有关...
写出
平稳
时间序列的三个基本模型的基本形式及算子表达式。如何求它们...
答:
p表示AR阶数,q表示MA阶数。2.如何求
平稳
域或可逆域:为了分析和建模时间序列数据,需要确保序列在平稳域或可逆域内。平稳性意味着时间序列的统计特性在时间上保持不变,而可逆性则要求序列能够被还原回原始的
白噪声
误差项。求AR模型的平稳域或可逆域:对于AR模型,可以使用特征根方法来判断平稳域或可逆...
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