MA模型和AR大同小异,它并非是历史时序值的线性组合而是历史白噪声的线性组合。与AR最大的不同之处在于,AR模型中历史白噪声的影响是间接影响当前预测值的(通过影响历史时序值)。 采用R可以去模拟一个简单的MA(1)序列: x <- w <- rnorm(100) for (t in 2:100) x[t] <- w[t] + 0.5*w[t-1] 同...
但是无论使用ARMA还是ARIMA模型,都要确定时间自相关的阶数,因为它们都是由AR(p)(自回归)和MA(q)(移动平均)模型组成的,而AR模型是要确定当前值 Yt 受到过去多少个时间点(滞后期)的直接影响,如果阶数 p 过低,可能会遗漏一些重要的滞后信息,如果阶数 p 过高,可能会引入不必要的噪声,导致模型复杂化和过拟合;MA模...
AR模型(自回归模型):AR模型建立在时间序列的过去观测值上,它假设当前时刻的值是过去时刻的值的线性组合,其中线性组合的权重由模型的自回归系数(AR系数)确定。 MA模型(移动平均模型):MA模型建立在时间序列的过去白噪声误差上,它假设当前时刻的值是过去时刻的白噪声误差的线性组合,其中线性组合的权重由模型的移动平均...
问ar模型和ma模型的区别在哪之前讲了AR模型，与之对应的是MA模型，也就是移动平均模型。与AR模型类似...
当然，在实际应用中，我们经常使用ARIMA（差分自回归移动平均）模型，它可以统一考虑AR和MA过程，并引入差分操作以处理非平稳时间序列。在ARIMA模型中，AR、MA和ARMA之间也存在着一定的关系。总之，对于平稳时间序列，AR、MA和ARMA之间可以相互转化；而对于非平稳时间序列，我们常常使用ARIMA模型来考虑它们之间...
答:若时间序列Yt为它的前期值和随机项的线性函数可以表示为Yt=φ1 Yt-1 + φ2 Yt-2 + …… + φp Yt-p + μt 则称该时间序列Yt为自回归序列,该模型为p阶自回归模型,记为AR(p). 参数φ1,φ2, ……,φp为自回归参数,随机项μt为服从零均值,方差为(σμ)^2的正态分布的白噪声序列,且与Yt...
这就好像是一场接力赛,AR模型把接力棒传给MA模型,或者反过来。有时候它们传递得顺顺利利,我们就能轻松地分析和预测事情的发展;可有时候,它们就像是调皮的孩子,故意捣乱,让我们摸不着头脑。 还记得我之前教过的一个学生,叫小明。有一次做作业,就是关于AR模型和MA模型的分析。小明那叫一个头疼啊,抓耳挠腮的,...
数字信号处理--AR和MA模型的理解 书上说了，确定信号的f(t)的傅⾥叶变换F(w),描述了信号f(t)中各频率信号成分的幅度⼤⼩；离散时间平稳随机过程u(n)的功率谱S(w)(相关函数r(m)的傅⾥叶变换),则描述了随机过程u(n)中各频率成分的平均 功率的⼤⼩。因此，知道了S(w),就可以知道u(n)中的...
则根据AR(p)的方程,我们可以写出st到st+1的状态转移方程: 也可以将其总结为模型中的形式st+1 = Ttst+ Rtηt,其中的ηt相当于ϵt+1,其他参数对应如下: 而观测方程就相对简单了。只需要取出st的第一个元素就是yt: yt = Ztst = [1 0 0 … 0]...
这也就是 AR(q) 序列 Yt 的自相关函数。所以只要估计出 Yt 的自相关函数,就能用 AR 序列的参数估计方法得到 MA(q) 序列的待估系数。 如何估计 Yt 的自相关函数? 思路:MA(q) 近似 AR(∞),而 AR(∞) 近似 AR(pn), 其中 pn 是比较大的整数。 所以MA(q) 的逆相关函数近似于 AR(pn) 的逆相关函...