ARIMA 模型的表达式为: Y(t) = c + φ1Y(t-1) + φ2Y(t-2) + … + φpY(t-p) + εt + θ1ε(t-1) + θ2ε(t-2) + … + θqε(t-q) 其中Y(t) 是时间序列的值,t 是时间点,c 是常数项,φ1,φ2,...,φp 是自回归系数,εt 是干扰项,θ1,θ2,...,θq 是移动平均...
1、ARMA模型: 对不含季节变动的平稳序列进行建模。 ARMA(p,q) : y[t] = a[0] + a[1]y[t-1] + … + a[p]y[t-p] + b[1]e[t-1] + … + b[q]e[t-q] + e[t] 2:、ARIMA模型: 如果数据具有非平稳性质,且要适配一个最佳时间序列模型,往往需要先差分以求平稳,在适配ARMA模型。 ARI...
(1)一个随机时间序列可以通过一个自回归移动平均模型来表示,即该序列可以由其自身的过去或滞后值以及随机扰动项来解释。 (2)如果该序列是平稳的,即它的行为并不会随着时间的推移而变化,那么我们就可以通过该序列过去的行为来预测未来。 5 ARIMA 模型 将自回归模型(AR)、移动平均模型(MA)和差分法结合,我们就得到...
自回归系数p和移动平均系数q可以通过观察时间序列的ACF和PACF图来确定。如果ACF图在滞后阶数p之后截尾,而PACF图在滞后阶数q之后截尾,那么可以选择ARIMA(p,d,0)或者ARIMA(0,d,q)模型。如果ACF图和PACF图都在滞后阶数p和q之后截尾,那么可以选择ARIMA(p,d,q)模型。 确定季节性阶数P、Q和季节性差分阶数D。如果时...
利用ARIMA模型进行卷烟销售预测时值年末,各卷烟企业在布置来年卷烟销售任务时,对卷烟销售进行预测是十分有必要的。利用ARIMA模型进行卷烟销售预测是一个十分有用的方法。ARIMA方法是时间序列预测中的一种有效的方法。 平稳性差别: ARMA模型的平稳性要求y的均值、方差和自协方差都是与时间无关的、有限的常数。 可以证...
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。
ARIMA(p,d,q)p--代表预测模型中采用的时序数据本身的滞后数(lags) ,也叫做AR/Auto-Regressive项。d--代表时序数据需要进行几阶差分化,才是稳定的,也叫Integrated项。q--代表预测模型中采用的预测误差的滞后数(lags),也叫做MA/Moving Average项。ARIMA的预测模型可以表示为:Y的预测值 = 常量c...
ARIMA模型一般表示为ARIMA(p,d,q),其数学表达式为 φp(B)(1-B)dyt=θq(B)εt, (7-9)式中:φp(B)=1-φ1B-…-φpBp,θq(B)=1-θ1B-…-θqBq;AR是自回归,p为自回归项,MA为移动平均,q为移动平均项数,d为差分次数;yt是时间序列,B是后移算子,φ1,…,...
ARIMA 模型是用于时间序列预测的一种模型,其中 013 指的是模型的阶数,即自回归阶数(AR)、差分阶数(I)和移动平均阶数(MA)分别为 0、1、3。因此,013 模型的表达式为:(1-B)(Yt - Yt-1) = Zt - 3Zt-1 + 3Zt-2 - Zt-3 其中 Yt 表示时间序列在时间点 t 的值,B 表示后移算子...