正确答案:ARMA(AutoRegressiveandMovingAverageModel)自回归移动平均模型:自回归移动平均模型是与自回归和移动平均模型两部分组成。所以可以表示为ARMA(p,q)。p是自回归阶数,q是移动平均阶数。ARIMA(AutoRegressiveIntegrateMovingAverageModel)差分自回归移动平均模型:基于平稳的时间序列的或者差分化后是稳定的,ARMA模型可以看...
ARMA或自回归移动平均模型是一种基于过去值预测未来值的预测模型。预测是许多商业目标的关键任务，如预测...
ARMA模型(auto regression moving average model) ARIMA模型又称自回归 求和移动平均模型,当时间序列本身不是平稳的时候,如果它的增量,即的一次差分,稳定在零点附近,可以将看成是平稳序列。在实际的问题中,所遇到的多数非平稳序列可以通过一次或多次差分后成为平稳时间序列,则可以建立模型: 实际用处: 在学校里面接触到...
和 ，ARMA模型简化为 。ARIMA模型 总之，ARIMA模型具有以下三个参数：p：自回归（AR）模型的阶数 d：...
ARMA模型只能处理平稳序列，因此对于平稳序列，可以直接建立AR、MA或者ARMA模型。但是，常见的时间序列一般都是非平稳的。必须通过差分后转化为平稳序列，才可以使用ARMA模型。 ARIMA模型 (autoregressive integrated moving average) 定义：如果非平稳时间序列yt...
ARMA模型属于时间序列分析中的一种，20世纪70年代，由美国统计学家金肯（JenKins）和波克斯（Box）提出。模型形式 ARMA(p,q)模型中包含了p个自回归项和q个移动平均项，ARMA(p,q)模型可以表示为： 。式中符号： p和q是模型的自回归阶数和移动平均阶数；φ和θ是不为零的待定系数；εₜ独立的误差项； 是平稳...
ARIMA（p,d,q）模型是ARMA（p,q）模型的扩展 ARMA谱估计 线性系统可以用线性差分方程进行描述，这种差分模型就是自回归---滑动平均模型（AutoRegression---Moving Average,ARMA ）。：任何一个有理式的功率谱密度都可以用一个ARMA随机过程的功率谱密度精确逼近。？？ARMA模型定义若离散随机过程{x（n）...
它是ARMA模型的扩展，适用于非平稳数据。季节性自回归整合移动平均线（SARIMA）：在ARIMA模型的基础上增加了季节性因素的考虑。向量自回归（VAR）：用于多变量时间序列数据的预测，可以捕捉多个时间序列之间的动态关系。指数平滑法（ES）：通过给过去的观测值赋予指数递减的权重来平滑数据，适用于具有趋势和季节性的数据...
③ARIMA模型是上两种模的组合，它可以更全面地描述和预测自变量的变化规律与趋势。这种组合又可分为两种形式。当时间数列具有平稳性特征时，它选择混合模型(ARMA)，当数列具有齐次非稳定性特征时，它采用结合模型(ARIMA)。该模型与前者的区别在于需先对原数列做差分处理，使其变为稳定序列。养分后的时间数列表示为：...