1.ARIMA(0,1,0) = random walk: 当d=1,p和q为0时,叫做random walk,每一个时刻的位置,只与上一时刻的位置有关。预测公式:Yt=μ+Yt−1 2.1 主要应用场合 平稳非白噪声的序列 2.2白噪声检查 lb=acorr_ljungbox(data.diff1.dropna(), lags = [i for i in range(1,12)],boxpierce=True) LB检验...
1.ARIMA(0,1,0) = random walk: 当d=1,p和q为0时,叫做random walk,如图所示,每一个时刻的位置,只与上一时刻的位置有关。 预测公式如下: 2. ARIMA(1,0,0) = first-order autoregressive model: p=1, d=0,q=0。说明时序数据是稳定的和自相关的。一个时刻...
d=1,q=p=0,arima(0,1,0)该模型是随机游走模型(醉汉模型)x(t)=x(t-1)+ξ(t)E(ξ(t))=0,var(ξ(t))=σ^2,E(ξ(t)ξ(s))=0,s不等于t E(x(s)ξ(t))=0,任意s<t,
arima ARIMA模型预测公式是:y~t~ =μ+∑i=1~pγ~i~y~t-i~ + e~t~1。 ARIMA(p, d, q) = AR(p) + I(d) + MA(q)。其中,AR(p)表示自回归模型,I(d)表示差分模型,MA(q)表示移动平均模型。ARIMA模型可以通过对时间序列数据进行分析和拟合,估计出合适的模型参数,从而进行数据预测和建模。
should_diff(sales_data) #结果表明不平稳,提示我们需要引入差分项 (0.01, False) # step3,划分训练集和测试集 train = sales_data[:60] test = sales_data[60:] # step4,拟合模型 arima_model = auto_arima(train, start_p=0, d=1,start_q=0, max_p=5,max_d=5,max_q=5, start_P=0, D=...
模型的一般形式如下式所示:1.1 适用条件 ●数据序列是平稳的,这意味着均值和方差不应随时间而变化。通过对数变换或差分可以使序列平稳。●输入的数据必须是单变量序列,因为ARIMA利用过去的数值来预测未来的数值。1.2 分量解释 ●AR(自回归项)、I(差分项)和MA(移动平均项):●AR项是指用于预测下一个值的过去...
+ φ_pY_{t-p} )表示当前值 Y_t 与它过去的值有关,这个部分的形式与AR模型的公式一致。 MA部分(即 θ_1\epsilon_{t-1} + θ_2\epsilon_{t-2} + ... + θ_q\epsilon_{t-q} )表示当前值 Y_t 与它过去的误差项有关,这个部分的形式与MA模型的公式一致。 值得注意的是,MA模型中代表长期...
输出结果8:模型检验表 *p<0.05,**p<0.01,***p<0.001图表说明:基于字段年度销量,SPSSPRO基于AIC信息准则自动寻找最优参数,模型结果为ARIMA模型(0,1,1)检验表且基于1差分数据,模型公式如下: y(t)=4.996+0.671*ε(t-1)输出结果9:时间序列图 图表说明:上图表示了该时间序列模型的原始数据图、模型拟合值、模型...
根据这种方法,将选择具有最低AICc的模型。在R中执行时间序列分析时,程序将提供AICc作为结果的一部分。但是,在其他软件中,可能需要通过计算平方和并遵循上述公式来手动计算数字。当使用不同的软件时,数字可能会略有不同。 Model AICc 0 1 0 -6493 1 1 0 -6491.02 ...