1樓:匿名使用者
一般自相關圖若為q階截尾則滑動係數為q.若偏自相關圖為p階截尾則自迴歸係數為p.當然這樣判斷存在一定主觀性,還需結合aic bic值來判斷
spss中arima模型中引數的p,q根據自相關的殘差圖和偏相關殘差圖怎麼看的出來? 5
2樓:匿名使用者
根據acf圖確定ma的階數q,根據pacf圖確定ar的階數p。
兩條黑線為信賴區間的兩端,超過黑線外的部分為自相關顯著
你的圖的情況可以從arma(1,4)試起,若係數都顯著的話,再逐步增加滯後項的階數
3樓:匿名使用者
你這自相
關圖acf從k=4之後突然趨近於0,所以是截尾。pacf從k=3之後突然趨近於0,也是截尾。自相關圖截尾,偏自相關圖截尾。
所以不符合rima模型,不知道你這個帶不帶季節性。如果是非季節性的,你試試arima(4,階數,3),如果是季節性的,你後面要跟季節性差分的引數。不排除你的資料為白噪聲的可能。
arima模型中的p,q,d怎麼確定根據acfpacf
4樓:
arima(p,d,q)稱為差分自迴歸
移動平均模型,ar是自迴歸,p為自迴歸項,可以看自相關圖來估計;ma為移動平均,q為移動平均項數,可以看偏相關圖來估計,d為時間序列成為平穩時所做的差分次數。
近期在用r,裡面有個函式auto.arima()可以自動生成一個最優擬合模型。可以試試。
當然不同的會有不同函式,看看教程總有解決方法的。
時間序列的問題,怎麼根據圖判斷arma中的p和q
5樓:
確定arma模型的(p,q):檢視自相關、偏相關係數圖,獲取其截尾特點,從而確定p和q。另外根據box-jenkins建模方法,可以初步設定模型為arma(n,n-1),即自迴歸部分的階數比滑動平均部分階數高一階。
p和q階是代表數列的階數,也即「εt2 = a0+a1εt-12 +a2εt-22 + …… + aqεt-q2 +ηt t 」數列中類似「a0+a1εt-12」的個數。
arma 模型:自迴歸滑動平均模型是研究時間序列的重要方法,由自迴歸模型(簡稱ar模型)與滑動平均模型(簡稱ma模型)為基礎「混合」構成。在市場研究中常用於長期追蹤資料的研究,如:
panel研究中,用於消費行為模式變遷研究;在零售研究中,用於具有季節變動特徵的銷售量、市場規模的**等。
用了廣義差分法後,還是自相關怎麼辦
您好,那就自相關啊,可以用廣義差分法補救,祝您新年快樂。基本方法是通過差分變換,對原始資料進行變換的方法,使自相關消除.一,差分法,一階。設y對x的迴歸模型為 yt 1 1xt t 1 t t 1 vt 式中,vt滿足最小平方法關於誤差項的全部假設條件。將式 1 滯後一個時期,則有 yt 1 0 1...
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