1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
如何用acf,pacf判斷r語言時間序列平穩性
2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階截尾則自回歸係數為p
怎樣用acf和pacf圖 確立arima模型
3樓:
arima(p,d,q)稱為差分自回歸移動平均模型,ar是自回歸,p為自回歸項,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()可以自動生成乙個最優擬合模型。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。
spss 的時間序列acf和pacf圖,判斷p,q
4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。
5樓:匿名使用者
季節性模型還是常規模型的
怎麼通過acf圖,pacf圖判斷p,d,q
6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
7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。
幫我看下怎樣判斷截尾和拖尾吧,謝謝!
8樓:
截尾是指時間序列的自相關函式(acf)或偏自相關函式(pacf)在某階後均為0的性質(比如ar的pacf);拖尾是acf或pacf並不在某階後均為0的性質(比如ar的acf)
9樓:劍楓道
對數:自相關拖尾bai,偏自相關拖尾,
du因為zhi它們都落在兩倍標準差範圍dao內,且不是一致趨於專零。屬
差分:自相關7階拖尾,偏自相關2階拖尾。理由差不多。
還有你對原始資料差分就已經在把非平穩的資料弄成平穩,但是到底多少次差分才平穩,這要看你的實際結果,因為多次差分也可能造成「過差分」,就是說差分以後平穩性更差,原理的話參考人大的《時間序列分析》
10樓:匿名使用者
你是高人 我沒學過 嘿嘿
請各位大大幫忙看看eviews中的acf圖 如何確定arma模型的(p,q)
11樓:匿名使用者
根據這個看不出來的
要根據不同階數的arma模型的aic或者bic值來確定的
12樓:鎂雅一
你這個圖的p值都是小於0.05的,資料不平穩,還得進行差分處理,直到資料平穩,然後再看acf和pacf取值。
13樓:匿名使用者
arma模型階數需要同時看acf和pacf兩張圖,理論上以pacf截斷階數判斷ar階數,以acf截斷階數判斷ma階數,但實際上一般acf和pacf圖都是無限拖尾的,這時一般先嘗試arma(1,1),如果殘差能夠通過平穩性檢驗就採用這個模型,如果不能通過,則嘗試arma(1,2)和arma(2,1)。99%的情況下,arma的階數不會超過3階。
此外,需要注意資料平穩性問題、資料季節週期問題等,如果資料不平穩或者資料季節性因素未剔除,會對模型構建產生影響。
從你的圖來看,你沒有剔除資料的季節因素影響,資料存在很強的週期性。
14樓:長不大
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),即自回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:自回歸滑動平均模型是研究時間序列的重要方法,由自回歸模型(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。
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