77问答网
所有问题
当前搜索:
时间序列季节模型
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...
ARIMA
模型
做
时间序列
分析怎么判断序列图是否具有
季节
性?
答:
输入代码自动判断:View\Residual Test\Correlogram-Q-statistics 输出et与et-1,et-2…et-p(p是事先指定的滞后期长度)的相关系数和偏相关系数。异方差的检验:最简单的检验方法是White检验。
如何进行平稳
时间序列
建模?
答:
选择合适的模型 在进行时间序列差分之后,需要选择合适的模型。常用的
时间序列模型
包括ARIMA模型、ARMA模型和
季节
性模型等。需要通过一些统计测试来确定最佳的模型参数。进行模型拟合和诊断 在选择合适的模型之后,需要进行模型拟合和诊断。模型拟合是指使用已知的时间序列数据来估计模型参数。模型诊断是指通过一些...
平稳数据的
时间序列
建模有哪些方法?
答:
选择合适的模型 在进行时间序列差分之后,需要选择合适的模型。常用的
时间序列模型
包括ARIMA模型、ARMA模型和
季节
性模型等。需要通过一些统计测试来确定最佳的模型参数。进行模型拟合和诊断 在选择合适的模型之后,需要进行模型拟合和诊断。模型拟合是指使用已知的时间序列数据来估计模型参数。模型诊断是指通过一些...
时间序列
分析有哪些方法?
答:
如果存在拐点,则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该
时间序列
,例如采用门限回归模型。③辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列,可用趋势模型和
季节模型
加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列,可用通用ARMA模型(自回归滑动平均模型)及其...
时间序列
数据分析步骤
答:
4、辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合
时间序列
的观测数据。对于短的或简单的时间序列,可用趋势模型和
季节模型
加上误差来进行拟合。5、对于平稳时间序列,可用通用ARMA模型(自回归滑动平均模型)及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。当观测值多于50个...
时间序列
预测法的步骤
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
分析的步骤
答:
3、模型选择和拟合:在第二步的基础上,选择合适的随机模型进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合
时间序列
的观测数据。对于短的或简单的时间序列,可以使用趋势模型和
季节模型
加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列,可以使用通用ARMA模型(自回归滑动平均模型)及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合...
平稳
时间序列
建模步骤
答:
选择合适的模型 在进行时间序列差分之后,需要选择合适的模型。常用的
时间序列模型
包括ARIMA模型、ARMA模型和
季节
性模型等。需要通过一些统计测试来确定最佳的模型参数。进行模型拟合和诊断 在选择合适的模型之后,需要进行模型拟合和诊断。模型拟合是指使用已知的时间序列数据来估计模型参数。模型诊断是指通过一些...
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...
<涓婁竴椤
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜