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时间序列分析.7z时间序列分析.7z
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时间序列分析.7z
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1
ARIMA
平稳性：
平稳性就是要求经由样本时间序列所得到的拟合曲线
在未来的一段期间内仍能顺着现有的形态“惯性”地延续下去
平稳性要求序列的均值和方差不发生明显变化
ARIMA
严平稳与弱平稳：
严平稳：严平稳表示的分布不随时间的改变而改变。
如：白噪声（正态），无论怎么取，都是期望为
0
，方差为
1
弱平稳：期望与相关系数（依赖性）不变
未来某时刻的
t
的值
Xt
就要依赖于它的过去信息，所以需要依赖性
ARIMA
差分法：时间序列在
t
与
t
-1
时刻的差值
原数据
一阶差分
ARIMA
自回归模型（
AR
）
描述当前值与历史值之间的关系，用变量自身的历史时间数据对自身进行预测
自回归模型必须满足平稳性的要求
p
阶自回归过程的公式定义：
是当前值
是常数项
P
是阶数
是自相关系数
是误差
ARIMA
自回归模型的限制
自回归模型是用自身的数据来进行预测
必须具有平稳性
必须具有自相关性，如果自相关系数
(
φi
)
小于
0.5
，则不宜采用
自回归只适用于预测与自身前期相关的现象
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