你好🌹，arima(0,0,0)(0,0,2)乘积季节模型表达式为：Y_t = (1 + \theta_{1}B^{12} + \theta_{2}B^{24})\varepsilon_{t}其中，Y_t表示时间点t的观测值，B表示向后移动一期的算子，\varepsilon_{t}为白噪声误差项，\theta_{1}和\theta_{2}为模型参数，12和24表示季节周期。...
具体来说：1. 选择p（AR模型阶数）：观察PACF，如果在一阶差分后的PACF截尾到0，即在第p个滞后阶数后基本为0，则可以选择p的值。2. 选择d（差分阶数）：观察一阶差分后的自相关函数（ACF），如果在几个滞后阶数后趋于0，则可以选择d的值。如果经过一阶差分后仍然存在季节性，可以尝试进行季节性差...
从图中可以看出p=2,d=0,q=0 较为合适 于是训练模型 #Model Estimation # Fit the model arima200 = sm.tsa.SARIMAX(ts_train, order=(2,0,0)) model_results=arima200.fit() 1. 2. 3. 4. 5. 通过导入import itertools来遍历 import itertools p_min = 0 d_min = 0 q_min = 0 p_max =...
满意答案 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tE(x(s)ξ(t))=0,任意s<t, 00分享举报为您推荐 spss如何做交叉列联表 spss如何做分层分析 spss分层分析 spss如何判断正态分布 s...
这个是比较明显的,ACF拖尾,PACF2阶截尾。 接下来咱们尝试拟合一个AR(2)模型: 考察一下该模型所得残差是否满足白噪声条件,做残差独立性检验: 除了3阶p值0.0468外,其他各阶p值大于0.05,综合认为残差等同白噪声,无自相关。模型通过检验。 当然也可以以可视化的角度来观察残差白噪声: ...
先用原序列试下面三个，如果存在单位根，在用一阶差分试下面三个。一般来说二阶差分无意义。然后OK就...
6.ARIMA(0,2,0)仿真序列 83.278.975.1416971.6020667.3412263.1529658.7003955.75.4152.6577549.1904146.1401643.9608839.7273936.5571133.6746631.7676431.7133233.0400535.6592138.5033940.7280142.6476144.2857647.195347.5281747.2247647.2605647.6985847.476748.8795649.7244850.1314550.5426750.1840751.6255552....
ARMA又叫自回归移动移动平均模型，根据公式ARMA可以写为rt=ϕ0+ϕ1rt−1+...+ϕprt−p+c0...
1.1.2 MA模型 MA模型的基本思想是用过去各个时期的随机干扰或预测误差的线性组合来表达当前预测值。一个常数+历史误差(侧重) (Moving average滑动平均,描述误差之间的关系)描述自回归部分的误差累计。 MA(q) q表示前q个时间点的时间差 1.1.3 ARMA模型 ...