时间序列的问题，怎么根据图判断ARMA(p,q)中的p和q
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时间序列的问题，怎么根据图判断ARMA中的p和q~
可以看出要使用AR(3),MA（3）
若使用ARMA模型，则根据Box-Jenkins建模方法
应选择ARMA（4，3）和ARMA(3,2)两种，再进行比较
时间序列的问题，怎么根据图判断ARMA(p,q)中的p和q视频
相关评论：18620832791：时间序列的问题,怎么根据图判断ARMA(p,q)中的p和q
萧是斩如果想要根据相关系数图来确定模型阶数，首先要确定时间序列是平稳的，不存在单位根，否则需要采用差分等方法来消除趋势波动
18620832791：时间序列怎么根据自相关图进行建模 怎么选择序列类型?
萧是斩首先要进行平稳性检验，确定数据是否符合时间序列分析的要求。然后求出时间序列的自相关图和偏相关图，通过观察这两张图来确定序列的类型。如果自相关图中存在明显的指数衰减趋势，说明序列具有自相关性，可能是一个AR序列；如果偏相关图中存在明显的指数衰减趋势，说明序列具有偏相关性，可能是一个MA序列。
18620832791：时间序列的平稳性检验方法(汇总篇)
萧是斩1. 图形分析法直观观察是基础，通过绘制时间序列折线图来判断。观察曲线是否围绕一个恒定值波动（均值稳定性），波动幅度是否随时间变化（方差稳定性），不同时间点波动频率（紧密程度）是否一致（协方差稳定性）。例如：白噪声：波动均匀，均值稳定，是平稳序列。随机游走：波动无明显趋势，方差大，非平稳。
18620832791：如何通过acf和pacf初步判断序列是否平稳?
萧是斩在时间序列分析中，通过自相关图（acf）和偏自相关图（pacf）来判断序列是否平稳，以及识别ARMA模型的阶数是一个常用的方法。ARMA模型由AR（自回归）和MA（移动平均）两部分组成。结合SPSSAU软件，我们可以自动进行判断，也可以根据图形进行判断。重要的是，判断模型时必须结合acf和pacf，而不是只看一个图。
18620832791：如何判断一个平稳时间序列是否有分析价值?
萧是斩采用时序图检验法。平稳时间序列通过给出随机时间序列，通过时序图判断其是否平稳。并且如果当时序图显示出该序列始终在一个常数值附近随机波动，且波动的范围有界，那么该序列是平稳的。所以，采用时序图检验法是判断一个平稳时间序列有分析价值的一个方法。
18620832791：时间序列acf和pacf怎么看图?下面是我用python运行出来的图
萧是斩首先，将不平稳序列转化为平稳序列，这是确保后续分析正确性的关键步骤。其次，进行ACF和PACF检验。通过观察ACF图，可以看到序列值在时间上的相互关联程度。蓝色区域代表了95%的置信区间，若序列的自相关系数在这一区间内，说明当前时间点与前一时间点之间的关联并不显著。PACF图则展示了序列在排除了与更...
18620832791：2.如何用(t,e1 )点线图判定自相关性,并简述理由?
萧是斩(t, e1) 点线图可以用于判定时间序列数据的自相关性。自相关性是指时间序列中当前观测值与之前观测值之间的相关性。通过(t, e1) 点线图，可以观察时间序列数据中每个数据点与其前面的数据点之间的相关性，从而判断是否存在自相关性。简述判定自相关性的理由如下：1. **点线图的形态**：观察(t, ...
18620832791：截尾和拖尾怎么判断
萧是斩1、截尾判断：在ACF和PACF图中，自相关系数和偏自相关系数在某个阶数之后都接近于零或者在某个阶数之后急剧下降，则可以判断为截尾。这表示时间序列的相关性在该阶数之后逐渐减弱，数据不再受之前的值的影响。2、拖尾判断：在ACF和PACF图中，自相关系数和偏自相关系数在某个阶数之后仍然保持较高的值...
18620832791：如何用自相关图和偏子相关图判断拟合模型
萧是斩通过自相关图和偏自相关图判断拟合模型的一般步骤如下：1、对原始数据进行平稳性检验，如果不平稳，进行差分处理，得到平稳序列。2、对平稳序列绘制自相关图和偏自相关图，观察其截尾或拖尾的特征，确定模型的类型和阶数。3、根据确定的模型类型和阶数，利用最小二乘法或极大似然法估计模型参数。
18620832791：spss 的时间序列ACF和PACF图,判断p,q
萧是斩先对原序列季节性差分和差分，都落在置信区间内了就根据拖尾和截尾判断，如果说参数是ARIMA（a，b，c）（d，e，f）的话，a和d一般情况是0.其他的也不超过2，最近用这个学到的。
确定ARMA模型的（p，q)：查看自相关、偏相关系数图，获取其截尾特点，从而确定p和q。另外根据Box-Jenkins建模方法，可以初步设定模型为ARMA（n，n-1），即自回归部分的阶数比滑动平均部分阶数高一阶。p和q阶是代表数列的阶数，也即“εt2 = a0＋a1εt－12 ＋a2εt－22 ＋ …… ＋ aqεt－q2 ＋ηt t ”数列中类似“a0＋a1εt－12”的个数。
ARMA 模型：自回归滑动平均模型是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。
查看自相关、偏相关系数图，获取其截尾特点，从而确定p和q
另外根据Box-Jenkins建模方法，可以初步设定模型为ARMA（n，n-1），即自回归部分的阶数比滑动平均部分阶数高一阶，
可以看出要使用AR(3),MA（3）
若使用ARMA模型，则根据Box-Jenkins建模方法
应选择ARMA（4，3）和ARMA(3,2)两种，再进行比较
时间序列的问题，怎么根据图判断ARMA(p,q)中的p和q视频
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萧是斩如果想要根据相关系数图来确定模型阶数，首先要确定时间序列是平稳的，不存在单位根，否则需要采用差分等方法来消除趋势波动
萧是斩首先要进行平稳性检验，确定数据是否符合时间序列分析的要求。然后求出时间序列的自相关图和偏相关图，通过观察这两张图来确定序列的类型。如果自相关图中存在明显的指数衰减趋势，说明序列具有自相关性，可能是一个AR序列；如果偏相关图中存在明显的指数衰减趋势，说明序列具有偏相关性，可能是一个MA序列。
萧是斩1. 图形分析法直观观察是基础，通过绘制时间序列折线图来判断。观察曲线是否围绕一个恒定值波动（均值稳定性），波动幅度是否随时间变化（方差稳定性），不同时间点波动频率（紧密程度）是否一致（协方差稳定性）。例如：白噪声：波动均匀，均值稳定，是平稳序列。随机游走：波动无明显趋势，方差大，非平稳。
萧是斩在时间序列分析中，通过自相关图（acf）和偏自相关图（pacf）来判断序列是否平稳，以及识别ARMA模型的阶数是一个常用的方法。ARMA模型由AR（自回归）和MA（移动平均）两部分组成。结合SPSSAU软件，我们可以自动进行判断，也可以根据图形进行判断。重要的是，判断模型时必须结合acf和pacf，而不是只看一个图。
萧是斩采用时序图检验法。平稳时间序列通过给出随机时间序列，通过时序图判断其是否平稳。并且如果当时序图显示出该序列始终在一个常数值附近随机波动，且波动的范围有界，那么该序列是平稳的。所以，采用时序图检验法是判断一个平稳时间序列有分析价值的一个方法。
萧是斩首先，将不平稳序列转化为平稳序列，这是确保后续分析正确性的关键步骤。其次，进行ACF和PACF检验。通过观察ACF图，可以看到序列值在时间上的相互关联程度。蓝色区域代表了95%的置信区间，若序列的自相关系数在这一区间内，说明当前时间点与前一时间点之间的关联并不显著。PACF图则展示了序列在排除了与更...
萧是斩(t, e1) 点线图可以用于判定时间序列数据的自相关性。自相关性是指时间序列中当前观测值与之前观测值之间的相关性。通过(t, e1) 点线图，可以观察时间序列数据中每个数据点与其前面的数据点之间的相关性，从而判断是否存在自相关性。简述判定自相关性的理由如下：1. **点线图的形态**：观察(t, ...
萧是斩1、截尾判断：在ACF和PACF图中，自相关系数和偏自相关系数在某个阶数之后都接近于零或者在某个阶数之后急剧下降，则可以判断为截尾。这表示时间序列的相关性在该阶数之后逐渐减弱，数据不再受之前的值的影响。2、拖尾判断：在ACF和PACF图中，自相关系数和偏自相关系数在某个阶数之后仍然保持较高的值...
萧是斩通过自相关图和偏自相关图判断拟合模型的一般步骤如下：1、对原始数据进行平稳性检验，如果不平稳，进行差分处理，得到平稳序列。2、对平稳序列绘制自相关图和偏自相关图，观察其截尾或拖尾的特征，确定模型的类型和阶数。3、根据确定的模型类型和阶数，利用最小二乘法或极大似然法估计模型参数。
萧是斩先对原序列季节性差分和差分，都落在置信区间内了就根据拖尾和截尾判断，如果说参数是ARIMA（a，b，c）（d，e，f）的话，a和d一般情况是0.其他的也不超过2，最近用这个学到的。
