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arima模型在社会消费品零售总额预测中的应用 评分:

arima模型在社会消费品零售总额预测中的应用
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arima预测(附Python和测试数据)

使用Python、arima进行时间序列预测 (1)判断时间序列是否是平稳白噪声序列,若不是进行平稳化 (2)本实例数据带有周期性,因此先进行一阶差分,再进行144步差分 (3)看差分序列的自相关图和偏自相关图,差分后的而序列为平稳序列 (4)模型定阶,根据aic,bic,hqic (5)预测,确定模型后预测 (5)还原,由于预测时用的差分序列,得到的预测值为差分序列的预测值,需要将其还原

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ARIMA模型-matlab代码

ARIMA模型-matlab代码,可以根据自己的实际情况进行参数调节,实现所需要的效果。

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ARIMA预测MATLAB程序

通过MATLAB实现对时间序列的预测,主要是对时间序列的平稳化,定阶,最后实现预测

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ARIMA_MATLAB代码

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数模之Eviews教程 时间序列 ARIMA模型

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ARIMA时间序列预测的matlab实现

在matlab中实现ARIMA时间序列预测。函数形式如下: function [result] = ARIMA_algorithm(data, Periodicity, ACF_P, PACF_Q, n) 其中data为预测所用的数据,为一维列向量;Periodicity为数据的周期;ACF_P和PACF_Q分别是p值和q值;n为想要预测的数据的个数。所返回的结果result是预测出来的数据(一维列向量),同时会画出预测数据的折线图。

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ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测(Eviews)

运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测,讲解较为详细,希望对大家有所帮助。

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ARIMA模型算法原理

介绍了ARIMA模型的算法,实现的一些细节,英文版的。大部分都是数学公式,需要有一定的数学基础才能看明白,我自己看了很久,也搞得不是很明白。我感觉其中有些漏洞,貌似不正确但也说不清出,如果有谁能看懂希望可以交流一下email:liangjianyong1009@163.com

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