1樓:匿名使用者
首先圖bai形說明你的引數還du
沒有平穩。
平穩後的圖形中,zhiacf或者acf至少有一dao個會是拖尾版的就是以指數形式遞減,權有可能會正負交叉。然後就按照判斷標準。當acf拖尾,pacf截尾,是ar模型acf截尾,pacf拖尾是ma模型;如果出現了兩個都截尾的,是arma
怎麼根據acf和pacf判斷是否為平穩數列 100
2樓:匿名使用者
以指數衰減則平穩,不一定衰減至0,截尾與拖尾才看哪個開始為0
怎樣用acf和pacf圖 確立arima模型
3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。
如何用acf,pacf判斷r語言時間序列平穩性
4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
怎麼通過acf圖,pacf圖判斷p,d,q
5樓:優立美商貿
你要看拖尾是針對序列的自相關係數、還是偏相關係數,若不能很快的趨近0,表明是拖尾的;這兩種相關係數拖尾分別代表arma模型為ma模型或ar模型,還有可能是arma模型,前提是序列是平穩的。
如何判定acf和pacf的拖尾截尾
6樓:無語翹楚
在sas軟體中,我們可以通過得到的自相關函式圖和偏相關函式圖來判斷。
如果樣本自相關係數和樣本偏自相關係數在最初的階明顯大於2倍標準差,而後幾乎95%的係數都落在2倍標準差的範圍內,且非零係數衰減為小值波動的過程非常突然,通常視為k階截尾;
如果有超過5%的樣本相關係數大於2倍標準差,或者非零係數衰減為小值波動的過程比較緩慢或連續,通常視為拖尾。
spss 的時間序列acf和pacf圖,判斷p,q
7樓:by2的兔兔
先對原序列季節性差分和差分,都落在置信區間內了就根據拖尾和截尾判斷,如果說引數是arima(a,b,c)(d,e,f)的話,a和d一般情況是0.其他的也不超過2,最近用這個學到的。
8樓:匿名使用者
季節性模型還是常規模型的
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