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时间序列因素分解模型
时间序列分解
较常用的
模型
有
答:
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。不规则波动指由于众多偶然
因素
对
时间序列
造成的影响
分解模型
又...
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...
三种
时间序列模型
答:
上式就是x(n)的AR信号
模型
,因此证明了一个
时间序列
可以用有限阶MA信号模型表示时,也可以用无限阶的AR模型表示,对于ARMA模型也同样可以证明。[例1-2]已知x(n)的功率谱为 地球物理信息处理基础 求出该模型的系统函数H(z)。解:利用欧拉公式可以将Pxx(ejω)变为 地球物理信息处理基础 ...
时间序列
分析有哪些方法?
答:
时间序列
分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。简介 它包括一般统计分析(如自相关分析,谱分析等),统计
模型
的建立与推断,以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析...
时间序列模型
的种类
答:
,为阶移动平均系数多项式。限制条件条件一:这个限制条件保证了
模型
的最高阶数。条件二:这个限制条件实际上是要求随机干扰序列 为零均值白噪声序列。条件三:这个限制条件说明当期的随机干扰与过去的序列值无关。 ARIMA模型又称自回归求和移动平均模型,当
时间序列
本身不是平稳的时候,如果它的增量,即的...
时间序列
预测的步骤有哪些
答:
ARIMA
模型
(移动平均自回归模型),其是最常见的
时间序列
预测分析方法。利用历史数据可以预测前来的情况。ARIMA模型可拆分为3项,分别是AR模型,I即差分,和MA模型。SPSSAU智能地找出最佳的AR模型,I即差分值和MA模型,并且最终给出最佳模型预测结果,SPSSAU智能找出最佳模型的原理在于利用AIC值最小这一规则...
时间序列
预测法的步骤有哪些?
答:
ARIMA
模型
(移动平均自回归模型),其是最常见的
时间序列
预测分析方法。利用历史数据可以预测前来的情况。ARIMA模型可拆分为3项,分别是AR模型,I即差分,和MA模型。SPSSAU智能地找出最佳的AR模型,I即差分值和MA模型,并且最终给出最佳模型预测结果,SPSSAU智能找出最佳模型的原理在于利用AIC值最小这一规则...
什么是
时间序列
的MA
模型
?
答:
θ2, ..., θq 是
模型
的参数,表示前 q 个随机误差项对当前
时间序列
值的影响程度 由于这个模型中包含了过去的误差项,所以又称为滑动平均模型。时间序列MA模型特征方程是对数据的移动平均值进行建模,这个模型具有自回归性质,它可以通过系数来描述序列中的趋势和周期性质。
时序
模型
是什么意思?
答:
θ2, ..., θq 是
模型
的参数,表示前 q 个随机误差项对当前
时间序列
值的影响程度 由于这个模型中包含了过去的误差项,所以又称为滑动平均模型。时间序列MA模型特征方程是对数据的移动平均值进行建模,这个模型具有自回归性质,它可以通过系数来描述序列中的趋势和周期性质。
时间序列
MA的
模型
特征方程有哪些?
答:
θ2, ..., θq 是
模型
的参数,表示前 q 个随机误差项对当前
时间序列
值的影响程度 由于这个模型中包含了过去的误差项,所以又称为滑动平均模型。时间序列MA模型特征方程是对数据的移动平均值进行建模,这个模型具有自回归性质,它可以通过系数来描述序列中的趋势和周期性质。
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