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时间序列建模步骤
时间序列
分析的
建模
思想与计量经济分析的建模思想有何不同
答:
组成要素一个时间序列通常由4种要素组成。趋势。系统分析当观测值取自两个以上变量时。基本
步骤时间序列建模
基本步骤是,再用适当模型去拟合这个差分序列,求自相关函数。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算,用曲线拟合方法对系统进行客观的描述、控制与滤波等内容,以及关于时间序列的...
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
MA(Moving Average)模型的特征方程是?
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。
用来检验两个模型结构是否相同,可采用( )检验
答:
建模
过程基本可以分为如下3步。1)模型识别:考察
时间序列
特征,进行模型识别,辨识出有价值且参数简约的模型子类,如AR(3)、ARMA(2,2)等。2)参数估计和诊断检验:对已辨识出的模型子类进行数据拟合和参数估计,在恰当的条件下,有效地运用样本数据对模型参数进行推断和估计,并对模型进行诊断检验,通过检验...
时间序列
数据分析
步骤
答:
时间序列
数据分析
步骤
如下:1、用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。2、根据动态数据作相关图,进行相关分析,求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期,并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在
建模
时应考虑进去,如果是...
自回归滑动平均模型的
建模步骤
答:
主要
建模步骤
如下:(1)对
时间序列
进行零均值平稳化处理。变形时间序列一般可分为平稳时间序列和趋势性序列。时间序列的趋势又分为线性趋势和非线性趋势。若变形时间序列为非平稳序列,具有向下或向上的趋势,建模之前需要进行序列平稳化处理,即零均值化、平稳化处理。平稳化处理的详细方法在后面叙述。(2...
微分方程
时间序列
的程序有哪些
答:
这些程序可以通过数值方法或符号方法求解微分方程。
时间序列
的程序:时间序列分析通常使用统计软件和编程语言进行,例如MATLAB、R、Python、SPSS等。这些程序可以用于时间序列的预测、分析和
建模
。需要注意的是,微分方程和时间序列通常需要不同的数学和统计背景知识,因此需要不同的程序工具来处理。如果您需要对...
时间序列
在
建模
前需要对数据做哪些检验
答:
时间序列
分析是根据系统观测得到的时间序列数据,通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法(如非线性最小二乘法)进行。时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、...
什么是
时间序列
数据?
答:
每月的销售额、每季度的进口额、每年末的存款余额等都是时间序列数据。与此不同,若某个指标在不同的个体上进行观测,则得到该指标的一组横截面数据。问题六:什么样的数据适合做
时间序列建模
你可以到统计年鉴或者stats.gov(中华人民共和国国家统计局网站)里去查找你需要的数据。气象方面,金融方面...
tobit模型适合做
时间序列
分析吗
答:
然而,
时间序列
分析通常关注的是预测和理解时间序列数据的动态特征,包括趋势、季节性、周期性和随机成分。传统的Tobit模型并不直接针对时间序列数据的这些特征进行
建模
。因此,对于典型的时间序列预测任务,如ARIMA模型所针对的,Tobit模型可能不是最佳选择。对于时间序列分析,更适合使用专门为时间序列数据设计的...
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