在线性时间序列分析中起着重要作用，一个线性时间序列模型可完全由其 acf来刻画。并且线性时间序列的建模由样本acf决定数据的线性动态关系。在许多金融应用中，我们经常需要联合检验的多个自相关系数是否同时为0。也就是检验：这里我们需要利用LB检验，统计量公式如下：可以证明Q统计量近似服从自由度m的x2分布，在实际...
Mamba:基于选择状态空间的线性时间序列建模 论文两位作者Albert Gu和Tri Dao,博士都毕业于斯坦福大学,导师为Christopher Ré。 Albert Gu现在是CMU助理教授,多年来一直推动SSM架构发展。他曾在DeepMind 工作,目前是Cartesia AI的联合创始人及首席科学家。 Tri Dao,以FlashAttention、FlashDecoding系列工作闻名,现在是普林斯...
线性时间序列模型(一)中都是探讨的弱平稳时间序列,这部分是关于单位根非平稳(Unit-root Nonstationary)的时间序列。存在单位根是指一个随机过程的特征方程(characteristic equation)存在一个解是 m=1 。存在单位根 不一定 代表这个随机过程总是存在趋势。
Mamba 具有快速推理(吞吐量比 Transformers 高 5 倍)和序列长度线性伸缩的特点,其性能在实际数据中可提高到百万长度序列。作为通用序列模型的骨干,Mamba 在语言、音频和基因组学等多种模式中都达到了最先进的性能。在语言建模方面,无论是预训练还是下游评估,我们的 Mamba-3B 模型都优于相同规模的 Transformers,并能...
R语言贝叶斯广义线性混合(多层次水平嵌套)模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据 1481 0 07:59 App 【视频讲解】Python、R时间卷积神经网络TCN与CNN、RNN预测时间序列实例附代码数据 2250 0 06:10 App KNN(K近邻)算法原理与R语言结合新冠疫情COVID-19对谷歌股票价格时间序列预测 84 0 02:30 App R语言...
选择性SSMs和Mamba架构的关键特性包括：（i）高质量：选择性在密集模态（如语言和基因组）上带来了强大的性能；（ii）快速训练和推理：在训练期间，计算和内存在序列长度上线性扩展，并且在自回归推理期间，由于不需要缓存之前的元素，每一步只需恒定时间；（iii）长上下文：质量和效率的结合使得在真实数据上的性能...
Mamba具有快速的推断速度（比Transformer高5倍的吞吐量）和线性的序列长度扩展性，在实际数据上的性能在百万长度的序列上有所提高。Mamba作为一种通用的序列模型，在语言、音频和基因组等多个模态上实现了最先进的性能。在语言建模任务中，Mamba-3B模型在预训练和下游评估中均优于相同规模的Transformer，并且与其两倍大小...
本文认为单一神经网络模型对序列所包含的线性信息和非线性信息的挖掘是有限的,因此本文为了进一步的提高对这两类数据的预测效果,将神经网络与传统的时间序列模型ARIMA模型相结合建立混合模型,并提供了数据和代码应用于预测股票收盘价数据。 一、时间序列数据来源及研究目的...
1 时间序列数据导入 1.1 SPSS数据导入 步骤：点击下方“变量视图”，在“名称”栏输入变量名称，其他不用动即可。例如，本文案例中，被解释变量名称为Y，解释变量名称为X1、X2、X3、X4。输入完进行下一步。点击下方“数据视图”，将各变量的数据对应复制粘贴上去即可，到这就完成了SPSS数据导入的全过程。2 多重...
1 时间序列数据导入 1.1 Eviews数据导入 步骤：打开Eviews，点击“Workfile”，页面跳转下一步。左侧红框默认，右侧红框根据自身需求选择时间序列的单位和起止时间。例如本文案例中，选用的是年度数据Annual（每年的），起止时间分别为2006年和2020年。点击OK，页面跳转下一步。在命令窗内输入：data y x*，y为...