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ArimA模型 p q 确定

根据ACF图确定MA的阶数q,根据PACF图确定AR的阶数p。 两条黑线为信赖区间的两端,超过黑线外的部分为自相关显著 你的图的情况可以从ARMA(1,4)试起,若系数都显著的话,再逐步增加滞后项的阶数

偏相关截尾用AR,自相关截尾用MA,两个都拖尾用ARMA,根据单整阶数确定I,得出ARIMA

根据ACF PACF 初步确定范围,再用AIC AICC BIC准则具体确定p d q.

一般自相关图若为q阶截尾则滑动系数为q.若偏自相关图为p阶截尾则自回归系数为p.当然这样判断存在一定主观性,还需结合AIC BIC值来判断

ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归,p为自回归项,可以看自相关图来估计;MA为移动平均,q为移动平均项数,可以看偏相关图来估计,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。 近期在用R,里面有个函数auto.arima()可以自动生成...

根据AIC和SIC准则进行选择

这个取值比较主观的,可以采用专家建模

遥望洞庭山水翠,白银盘里一青螺.

专业的(只要是图片什么效果都能做) Photoshop 非专业(简单) 光影魔术手 iSee 图客 可牛影像

根据AIC准则和SIC选择

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