ARMA模型以及ARIMA模型建模.pptx
- 上传者：寐语
- 时间：2023/04/24
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ARMA模型以及ARIMA模型建模。1、计算样本相关系数；2、模型定阶的困难；3、似然方程；4、模型检验；5、拟合模型识别；6、预测公式。因为由于样本的随机性，样本的相关系数不会呈现出理论截尾的完美情况，本应截尾的 或 仍会呈现出小值振荡的情况 由于平稳时间序列通常都具有短期相关性，随着延迟阶数 ， 与 都会衰减至零值附近作小值波动 ？当 或 在延迟若干阶之后衰减为小值波动时，什么情况下该看作为相关系数截尾，什么情况 下该看作为相关系数在延迟若干阶之后正常衰 减到零值附近作拖尾波动呢？
自相关图显示除了延迟1阶的自相关系数在2倍标准差范围之外，其它阶数的自相关系数都在2倍标准差范围内波动。根据这个特点可以判断 该序列具有短期相关性，进一步确定序列平稳。同时，可以认为该序列自相关系数1阶截尾 偏自相关系数显示出典型非截尾的性质。 综合该序列自相关系数和偏自相关系数的性质，为拟合模型定阶为MA(1)。本课件是针对电子信息行业所编写的，旨在为电子信息行业提供关于信息化方向更为专业的指导和建议。
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