77问答网
所有问题
当前搜索:
时间序列分类模型
预测学的计算公式有哪些?
答:
Box-Jenkins方法中的ARIMA
模型
参数:ARIMA模型是一种常用的
时间序列
预测模型,其参数包括自回归项、差分项和移动平均项的阶数。回归分析中的系数和截距:在回归分析中,系数和截距是构建预测模型的关键参数,它们代表了自变量对因变量的影响程度和基础水平。综上所述,预测学中的计算公式多种多样,每种公式...
21世纪统计学系列教材·应用
时间序列
分析目录
答:
紧接着,第2章关注
时间序列
的预处理,涉及平稳性检验(2.1 平稳性检验)和纯随机性检验(2.2 纯随机性检验),并同样配有练习题和实践环节(2.3 习题和2.4 上机指导)。第3章深入探讨平稳时间序列分析,介绍方法性工具(3.1 方法性工具),讲解ARMA
模型
的性质(3.2 ARMA模型的性质),并指导...
什么时候
用回归分析,什么时候用
时间序列
答:
利用训练集训练
模型
去预测股票涨跌的概率(涨或跌的二维
分类
问题)。然后当他们去将模型应用到测试集时,他们发现模型的表现非常优秀——能够达到80~90%的准确度。但是在实际应用中却没有这么好的表现。造成这个错误的原因就是他们没有认识到数据是高度相关的。对于
时间序列
,我们不能通过随机分配去安排...
非平稳
序列
平稳化的三种方法
答:
平稳
时间序列模型
定阶的方法及思路:1、检查时间序列的平稳性:平稳时间序列模型的前提是时间序列是平稳的,因此需要对时间序列进行平稳性检验,例如ADF检验、KPSS检验等。2、确定自相关和偏自相关函数:自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)是确定时间序列模型阶数的重要依据。在确定阶数时,可以通过...
单一
模型
和融合模型区别
答:
移动平均
模型
(MA)是另一种对单一变量进行
时间序列
建模的方法。因本文的问题较为契合ARIMA的常用场景,因此决定利用它捕捉交易持仓量序列的时序关系。(二)基于支持向量机的回归模型(SVR) ARIMA模型是基于捕捉时序相关性直接预测未来交易量持仓量,同时我们希望利用更多的信息量以求获得更好的预测效果。我们...
在
时间序列
加法
模型
中( )。
答:
【答案】:A 加法模式是假定四种变动因素是相互独立的,则
时间
数列各期发展水平是各个影响因素相加的总和,即有Yt=Tt+St+Ct+It。
eviews有多个变量有平稳的也有非平稳y平稳,X1X2X4不平稳,X3平稳该怎么...
答:
对于这种情况,可以采用Eviews中的容错回归(Error Correction Model,ECM)进行建模。ECM是一种多元
时间序列模型
,可以处理存在长期均衡关系的非平稳时间序列数据。具体建模步骤如下:对于非平稳变量(如X1、X2、X4),需要进行差分或对数变换等预处理,使其成为平稳时间序列。可以使用Eviews中的差分操作或...
用
时间序列
的知识回答简述如何检验一个
模型
的有效性?
答:
为了得到正确的结论、在进行系统分析、预测和辅助决策时,必须保证
模型
能够准确地反映实际系统并能在计算机上正确运行.因此,必须对模型的有效性进行评估.模型有效性评估主要包括模型确认和模型验证两部分内容:模型确认考察的是系统模型(所建立的模型)与被仿真系统(研究对象)之间的关系,模型验证考察的则是...
数据建模的主要功能有哪些?
答:
3. 分类:分类是一种常见的预测方法,用于将数据集划分为不同的类别。例如,我们可以使用
分类模型
来预测一个人是否会购买某件商品,或者一个人是否会患有某种疾病。分类模型通常使用诸如决策树、支持向量机、随机森林等算法进行训练。4. 聚类:聚类是一种无监督学习方法,用于将相似的对象分组。聚类可以...
有哪些常见的概率
模型
用于预测分析?
答:
1.贝叶斯定理:基于已知条件概率和先验概率,通过计算后验概率来进行预测。常用于
分类
问题和决策分析。2.回归分析:通过建立因变量与自变量之间的线性或非线性关系,来预测因变量的取值。常用于预测连续型变量。3.时间序列分析:通过对历史数据的统计分析,建立
时间序列模型
,来预测未来的趋势和周期性变化。
棣栭〉
<涓婁竴椤
4
5
6
7
9
10
8
11
12
13
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜