百度试题 题目在构造ARIMA(p,d,q)时,我们首先需要确定的参数是 ___。(填“p”或“d”或“q”) 相关知识点: 试题来源: 解析 d 反馈 收藏
3. ARIMA模型的基本概念 3.1 ARIMA模型的基本思想 3.2 ARIMA模型的数学表达式 4. 差分过程(I)的详解 4.1 什么是差分 4.2 差分的阶数 4.3 什么是滞后 4.4 滞后差分(多步差分) 4.5 使用差分消除数据波动 4.6 概念总结 5. ARIMA(p,d,q)模型的参数选择 5.1 p和q到底是什么 5.2 d到底是什么 6. ACF与PACF ...
ARIMA(p, d, q)模型中,p、d、q分别代表自回归项数、差分阶数和移动平均项数。ARIMA模型的参数选择范围需要根据具体的数据和问题来确定。 首先,自回归项数p的选择需要考虑数据的特性。如果数据是平稳的或者趋势性的,那么可以选择较大的p值。如果数据存在季节性,那么可以选择季节性周期对应的p值。一般来说,p的取值...
ARIMA(自回归积分滑动平均模型)是时间序列分析中最常用的模型之一,广泛应用于金融、经济、气象等领域。ARIMA模型通过三个参数p(自回归项阶数)、d(差分阶数)、q(移动平均项阶数)来描述时间序列的动态行为。正确选择这些参数对于模型的准确性和预测能力至关重要。 一、ARIMA模型简介 ARIMA模型的一般形式为ARIMA(p, d,...
ARIMA模型参数概述 p(自回归项):表示模型使用的自回归的阶数。简单来说,就是用过去多少个点来预测当前点。 d(差分项):表示序列需要进行差分的次数,以使其成为平稳序列。差分的作用是去除趋势和季节性,从而使序列稳定。 q(滑动平均项):表示模型使用的滑动平均的阶数。这是对过去的预测误差的引用。
参数d: ARIMA 模型对时间序列的要求是平稳型。因此,当你得到一个非平稳的时间序列时,首先要做的即是做时间序列的差分,直到得到一个平稳时间序列。如果你对时间序列做d次差分才能得到一个平稳序列,那么可以使用ARIMA(p,d,q)模型,其中d是差分次数。 模型的参数p和q由ACF和PACF确定 ...
ARIMA模型中的关键参数p、d、q的确定方法主要依赖于ACF（自相关函数）和PACF（偏自相关函数）的分析。p代表自回归项数，通过观察自相关图，我们可以发现数据序列的长期依赖模式，自相关系数在p阶后明显下降，这通常是选择p的依据。q值则是移动平均项数，它通过偏自相关图来确定。在PACF图中，如果某点...
最后，q代表移动平均项（MA），即模型中考虑的随机误差项的滞后项数。与p类似，q的选择也依赖于偏相关图，观察误差序列与滞后误差序列的关联。找到q值的关键在于观察图中误差的移动平均效应何时趋于零或接近零。总的来说，ARIMA模型的(p,d,q)参数确定需要综合分析自相关图和偏相关图，R语言提供的auto...
当 k=p, j\ge q , \{W_{t,k,j}\} 近似MA(q) 模型,所以其ACF会滞后 q 阶后截尾。当 k>p ,会出现过拟合,这也将导致 \{W_{t,k,j}\} 的MA阶数增加,文献[1]中指出将EACF的信息汇总在一张表中,若 \{W_{t,k,j}\} 的j+1 阶滞后ACF显著不为0,则第 k 行和第 j 列元素用符号`x`...
5: 参数的确定(p,d,q) 5.1 差分次数d 5.2 阶层P,阶数q 7: 参考: ARIMA 是比较传统的时间序列预测方法,它由AR,MA 组合成ARMA,然后加入差分就成为了ARIMA模型 1:AR(Auto Regressive) AR 模型是自回归模型: Xt=α1Xt−1+α2Xt−2+...+αpXt−p+ut 自回归模型首先需要确定阶数p,表示前面几期的...