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正文內(nèi)容

平穩(wěn)時(shí)間序列分析(2)-展示頁

2025-05-24 11:07本頁面
  

【正文】 時(shí)序圖檢驗(yàn)原理 : 時(shí)序圖應(yīng)該呈現(xiàn)序列值始終在一個(gè)常數(shù)附近隨機(jī)波動(dòng),而且波動(dòng)的范圍有界、無明顯趨勢(shì)及周期特征。 自相關(guān)圖檢驗(yàn)原理 : 自相關(guān)系數(shù)會(huì)很快地衰減為零。 本章內(nèi)容 ? 方法性工具 ? ARMA模型 ( AR MA ARMA ) ? 平穩(wěn)序列建模 ? 序列預(yù)測(cè) 方法性工具 ? 差分運(yùn)算 ? 延遲算子 ? 線性差分方程 差分運(yùn)算 ? 一階差分 ? p階差分 ? k步差分 1???? ttt xxx111 ??? ????? tptptp xxxkttk xx ????延遲算子 ? 延遲算子類似于一個(gè)時(shí)間指針,當(dāng)前 序列值乘以一個(gè)延遲算子 ,就相當(dāng)于把當(dāng)前序列值的時(shí)間 向過去撥了一個(gè)時(shí)刻 。 1,177。 ARMA模型的性質(zhì) ? AR模型( Auto Regression Model) ? MA模型( Moving Average Model) ? ARMA模型( Auto Regression Moving Average model) 一、 AR模型 定義 :具有如下結(jié)構(gòu)的模型稱為 p階自回歸模型 ,簡記為 AR(p) 特別地、當(dāng) φ 0=0時(shí),稱為 中心化 AR(p)模型 ????????????????????????tsEtsEV a rExxxxstttptptpttt,0)x(,0)(,)(,0)(0ts222110??????????????保證最高階數(shù)為 p 保證殘差白噪聲 保證 t期的隨機(jī)干擾與過去 s期的序列值無關(guān)
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