arima模型,时间序列模型建模步骤

如何判断arima模型的拟合效果 2023-10-16 11:15 369 墨鱼

如何判断arima模型的拟合效果

arima模型,时间序列模型建模步骤

拟合模型根据自相关图和偏自相关图确定了基础的模型之后，就可以建立相应的模型，点击ARIMA模型，弹出该模型的对话框，在对话框中选择时间序列以及参数，在对话框中选择内容有选变量：ARIMA模型简介ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的一

ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving AverageModel)。也记作ARIMA(p,d,q),是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行ARIMA 模型是在平稳的时间序列基础上建立起来的，因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。检验时间序列模型平稳的方法一般采用ADF 单位根检验模型去检验。当然如果时间序列不稳定，

ARIMA模型是一个非常灵活的模型，对于时间序列的好多特征都能够进行描述，比如说平稳性特征，季节性特征，趋势性特征。ARIMA模型可以通过非常成熟的统计方法，比如说极大似然估计，矩估ARIMA模型的基本思想是，通过对时间序列数据的自回归、移动平均和差分等变换，来建立一个能够描述数据特征的模型，并利用这个模型来预测未来的数据变化。ARIMA模型能够较好地处理许

后台-插件-广告管理-内容页尾部广告（手机）

标签：时间序列模型建模步骤