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时间序列因素分解模型
增大
时间序列
数据集对
模型
的影响是什么?
答:
增大
时间序列
数据集对
模型
的影响主要体现在以下几个方面:1.提高模型的准确性:更大的数据集通常包含更多的信息,可以帮助模型更好地理解和学习数据的内在规律和模式,从而提高预测的准确性。2.减少过拟合的风险:过拟合是指模型过于复杂,而忽视了真实的数据分布。通过增大数据集,可以提供更多的样本来训练...
时间序列
分析AR3
模型
的方差怎么推导?
答:
1.第1章 绪论 § 1.1
时间序列
分析的一般问题 本节学习什么是时间序列,时间序列的特点,时间序列的主要分类.什么是时间序列分析,时间序列分析的两种主要方法:描述性时间序列分析和随机性时间序列分析.频域时序分析和时域时序分析的原理、发展过程和特点,时域时序分析的原理、目的、特点、基本步骤和发展过程...
时间序列
分析运用ARMA(q,p)
模型
,如何确定q、p的取值
答:
查看自相关、偏相关系数图,获取其截尾特点,从而确定p和q 另外根据Box-Jenkins建模方法,可以初步设定
模型
为ARMA(n,n-1),即自回归部分的阶数比滑动平均部分阶数高一阶,
时间序列
分析与SAS应用的目录
答:
7 方差的同质性检验1.7.1 方差的同质性检验1.7.2 方差的稳定性转换1.8 差分运算与后移算子1.8.1 差分运算1.8.2 后移算子习题12 平稳
时间序列
2.1 AR(p)
模型
2.1.1 p阶自回归模型2.1.2 P阶自回归模型的统计特性2.2 MA模型2.2.1 q阶移动平均模型2.2.2 移动平均模型的统计特性2...
时间序列
分析方法一般属于
答:
时间序列
分析方法一般属于定量预测方法。时间序列分析是定量预测方法之一。它包括一般统计分析,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。时间序列分析侧重研究数据序列的互相依赖关系。是对离散指标的随机过程的统计分析,所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。
如何选择合适的预测方法
答:
时间序列模型
考虑事物发展的趋势
因素
(T)、季节因素(S)、循环因素(C)和不规则因素(I),通常时间序列可
分解
为有三个模型,即加法模型(Y=T+S+C+I)和乘法模型(Y=T*S*C*I)以及两者结合的混合模型。在预测之前,需要进行趋势剔除、季节调整等处理。这些预测方法各有不同适用条件,需要说明的是,...
运用
时间序列
法进行预测的前提是( )
答:
+(I),而乘法模式的则是上述4种变动
因素
的相乘,=(T)×(C)×(S)×(I)。
时间序列
法分为两类:①不细分4种变动因素而直接利用时间序列数据建立数学
模型
,进行预测。②对4种变动因素有侧重地进行预处理,从而派生出剔除季节变动法、移动平均法、指数平滑法、自回归法、时间函数拟合法等具体预测方法。
时间序列
数据的回归分析适合用基本线性回归
模型
吗
答:
时间序列
数据的回归分析适合用基本线性回归
模型
吗?时间序列数据的回归分析适合用基本线性回归模型的。
多元回归时间序列和多
因素时间序列
的关系
答:
多
因素时间序列
一般是说同时考虑多个外生变量和内生变量的滞后项的问题,而ARIMA就是其中用于进行回归的一种方法,而且是最一般的方法。ARIMA
模型
?http://wenku.baidu.com/view/841fcb8583d049649b66580b.html,这里有课件,但是如果你没有接触过时间序列的知识的话,可能很难看懂。ARIMA模型: ...
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...
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