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...
公式如下:yt=c+ϕ1∗yt−1+ϕ2∗yt−2+...+ϕp∗yt−p+et+θ1∗et−1+θ2∗et−2+...+θq∗yt−q可以看出,ARMA模型就是AR和MA的简单结合,同时包含了历史数值项和错误项。
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,
如果我们暂时不考虑差分(即假设d=0),那么ARIMA模型可以被看作是AR模型和MA模型的直接结合,形式上看,ARIMA模型的公式可以表示为: Y_t = c + φ_1Y_{t-1} + φ_2Y_{t-2} + ... + φ_pY_{t-p} + θ_1\epsilon_{t-1} + θ_2\epsilon_{t-2} + ... + θ_q\epsilon_{t-q} + \...
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。
2.3 拟合ARIMA模型 (p,d,q) 由上述步骤,我们已知d=1,p=0,q=1,故拟合模型为ARIMA(0,1,1) 采用多元线性回归,得到y(t)=4.996+0.671*ε(t-1) 2.4 预测 使用该公式,得到未来五年的杂志销量分别为285.097、290.093、295.089、300.085、305.081。
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 ...
ARMA(p,q)模型全称为自回归移动平均模型,公式如下: 7.ARIMA ARIMA(p,d,q)模型全称为差分自回归移动平均模型 (Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA). 自回归(AR),差分(I),移动平均(MA) 趋势参数: p:趋势自回归阶数。 d:趋势差分阶数。