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时间序列模型ARIMA讲解附matlab和python代码数学建模

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ARIMA 差分整合移动平均自回归模型

p-> AR

q-> MA

AR和MA都有一个常数项和误差项，

AR是历史之的关系，依赖于白噪声的线性组合，白噪声是随机数据

AR用来消除预测中的随机波动

ARMA(p,q)两者结合

自相关系数

偏自相关系数

ADF检验(检验是否平稳)：

平稳判断方法：

  • 图检验法(时间序列趋势图和自相关函数图)
  • ADF

游走：不平稳的特殊序列，

p越小，越平稳

五个值：

  1. Test Statistic T统计量，假设检验值
  2. p值，对应概率
  3. 延迟
  4. 测试次数
  5. T统计量小于对应值，平稳的概率就是多少

蓝色区域为置信区间

拖尾：以指数率单调递减或震荡衰减

截尾：某个时间点变得很小

截尾特征：


标准差就是蓝色的置信区间

拖尾特征：


确定p，q的方式选择：


MA(q)代表 ARMA(p,q)p取0

AR同理，q取0



免责声明：本文系网络转载或改编，未找到原创作者，版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删

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