利用图示法判别AR,MA,ARMA,ARIMA模型平稳性

最新推荐文章于 2025-04-05 16:20:51 发布
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分类专栏： 时间序列分析
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本文介绍了利用图示法来判别AR,MA,ARMA,ARIMA模型的平稳性。通过观察序列图，可以大致判断（1）、（3）模型为平稳，而（2）、（4）模型则非平稳。虽然图示法直观，但不精确。文章提及特征根和平稳域判别作为更准确的方法，但未展开详细说明。参考了王燕的《时间序列分析：基于R》一书。" 92789267,8016444,Zookeeper实现分布式锁详解,"['Zookeeper', '分布式系统', 'java', '数据一致性']

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

要拟合一个平稳序列的发展，用来拟合的模型显然也应该是平稳的.AR模型是常用的平稳序列的拟合模型之一，但并非所有的AR模型都是平稳的.
R提供了多种序列拟合函数，每种函数各有利弊.我们介绍两种最常用的序列拟合方法.
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#0521
#序列拟合

x1 <- arima.sim(n=100,
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【时间序列分析】时间序列的预处理——平稳性检验和纯随机性检验
学习中
10-10 4738
目录 （一）平稳性检验 平稳性的时序图检验 平稳性的自相关图检验 （二）纯随机性检验 纯随机序列的定义 白噪声序列的性质 纯随机性检验 原理：Barlett定理 检验统计量
ADF单位根检验三种形式_[STATA] 时间序列模型 ARIMA检验
weixin_39586526的博客
11-20 2万+
___ ____ ____ ____ ____ (R)/__ / ____/ / ____/___/ / /___/ / /___/ 13.1 Statistics/Data Analysis此次系列文章的主题是通过Stata软件来分析时间序列的平稳和非平稳关系，以及如何通过Stata软件来进行不同时间序列模型的...
用特征根判别法判断AR模型的平稳性，再用随机模拟的方法来验证以及做自相关分析
My_daily_life的博客
11-12 1万+
       下面将用这两个栗子来讲解本文的内容： 一、我们先用特征根判别法判断模型的平稳性。 特征根判别法呢，最主要的就是写出模型的差分方程，然后求出其特征根，若其特征根在单位圆内，则该模型就是平稳的 解题如下： 二、用随机模拟的方法来验证 1） ①在excel中生成100个序列数 ②将这100个序列数导入spss中 ③点击【转换】【计算变量】 ④输入数字表达式RV.NORMAL(0,1)，点击确定，产生白噪声et ⑤将et列数据复制粘贴到excel，
【数学建模】（时间序列模型）ARIMA时间序列模型
最新发布
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04-05 3425
本文详细介绍了ARIMA（自回归综合移动平均）时间序列模型及其在数据分析中的应用。ARIMA模型由自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)三部分组成。文章系统讲解了ARIMA建模的六个关键步骤：平稳性检验、差分处理、模型识别、参数估计、模型诊断和预测应用。此外，文章还概述了其他常见时间序列模型，包括简单时间序列模型、指数平滑模型、ARIMA族模型的扩展、状态空间模型以及基于机器学习和深度学习的现代方法（LSTM、Transformer等）。
时间序列-预测-经典算法：ARIMA【自回归综合移动平均】【用于单一变量预测；短序列预测还算精准，不适合长序列预测】【使用前提：数据序列是“平稳的”，即均值、方差不随时间变化】【利用差分法使数据平稳】
u013250861的博客
02-18 1539
ARIMA是一种非常流行的时间序列预测统计方法，它是自回归综合移动平均（Auto-Regressive Integrated Moving Averages）的首字母缩写。ARIMA模型建立在以下假设的基础上： 数据序列是平稳的，这意味着均值和方差不应随时间而变化。通过对数变换或差分可以使序列平稳。
R语言时序-AR、MA与ARMA的判断及定阶
weixin_39982225的博客
10-07 2万+
一、模型判断与定阶 模型判断： Step1 看ACF图： ACF截尾：判断为MA(q)模型，q为最后一个超出2倍标准差（蓝线）的阶数 ACF拖尾：可能为AR(p)模型也可能为ARMA(p,q)模型 Step2 看PACF图： PACF截尾：AR(p)模型，p为最后一个超出2倍标准差（蓝线）的阶数 PACF拖尾：ARMA(p,q)模型，ACF和PACF看不出阶数，通过eacf定阶 注1：ACF图第一根竖线的阶数为零，MA(1)有两根竖线超出蓝线，但第二根的阶数是1不
ARIMA时间序列分析
江州司马
05-29 9699
简介 ARIMA算法流程步骤（算法数学推导自行查阅相关论文），本文只讲工程技术和方法。 参考文章 标题：ARIMA模型 地址：http://wiki.mbalib.com/wiki/ARIMA%E6%A8%A1%E5%9E%8B 标题：[python] 时间序列分析之ARIMA 地址：http://blog.youkuaiyun.com/u010414589/article/de...
SPSS数据分析专家指南：模型构建与评估的高级技巧
本文系统介绍SPSS在数据分析中的应用，涵盖数据预处理、探索性分析、统计模型构建、高级分析技巧以及模型评估与优化策略。文中首先对SPSS的基本分析功能进行了概述，随后详细探讨了数据清洗、描述性统计、数据可视化...
常用数学建模知识点及方法总结（1）（2021-8-10）
效率
08-10 5073
@[TOC]自动根据文章标题生成目录 一、综合评价方法 根据各评价方法所依据的理论基础，现代综合评价方法大致分为以下四大类： 1、 专家评价方法 2、运筹学与其他数学方法 2.1、层次分析法（AHP） 2.2 、模糊综合评判法（FCE） 2.3 、数据包络分析法（DEA） 3 、基于统计和经济的方法 3.1 、TOPSIS评价法，优化可用熵权法 3.2 、主次分析法和因子分析法 主成分分析法通过克服相关性、重叠性，用较少的变量来代替原来较多的变量，而这种代替可以 反映原来多个变量的大部分信息，这实际上是一
时间序列分析
m0_56444893的博客
11-30 2071
R语言时间序列分析建模
第二章平稳时间序列模型——AR(p),MA(q),ARMA(p,q)模型及其平稳性
weixin_30586085的博客
04-17 5449
1白噪声过程: 零均值，同方差，无自相关（协方差为0） 以后我们遇到的efshow如果不特殊说明，就是白噪声过程。 对于正态分布而言，不相关即可推出独立，所以如果该白噪声如果服从正态分布，则其还将互相独立。 2各种和模型 p阶移动平均过程： q阶自回归过程： 自回归移动平均模型： 如果ARMA(p,q)模型的表达式的特征根至少有一个大于等于1，则...
（八）时间序列模型
weixin_49865619的博客
07-28 2461
AR自回归模型 自回归模型（英语：Autoregressive model，简称AR模型），是统计上一种处理时间序列的方法，用同一变数例如x的之前各期，亦即x1至xt-1来预测本期xt的表现，并假设它们为一线性关系。因为这是从回归分析中的线性回归发展而来，只是不用x预测y，而是用x预测 x（自己）；所以叫做自回归。 自回归模型描述当前值与历史值之间的关系，用变量自身的历史时间数据对自身进行预测。自回归模型必须满足平稳性的要求。 自回归模型首先需要确定一个阶数p，表示用几期的历史值来预测当前值。p阶自回
AR模型及其平稳性
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DDD-9模块
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如果你正在使用java或者c#，那么你应该对模块非常熟悉了。java中模块称为包；在C#中，模块称为名称空间。 通过模块完成设计 模块的基本命名规范 领域模型的命名规范 敏捷项目管理上下文中的模块 其他层中的模块 先考虑模块，再是限界上下文 ...
滑动平均（Moving Average Models，MA）模型
my_learning_road的博客
07-24 1万+
这里我们直接给出MA(q)模型的形式：   c0为一个常数项。这里的at,是AR模型t时刻的扰动或者说新息（也就是白噪声误差项），则可以发现，该模型，使用了过去q个时期的随机干扰或预测误差来线性表达当前的预测值。 MA模型的性质 平稳性 MA模型总是弱平稳的，因为他们是白噪声序列（残差序列）的有限线性组合。因此，根据弱平稳的性质可以得出两个结论：   自相关函数 对q阶的...
【时间序列】AR、MA、ARMA与ARIMA
fengdu78的博客
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AR、MA、ARMA与ARIMA题目中的几种模型，都是寻找时间序列上当前时刻的数值与之前时刻对应数据或扰动之间的内部关系，通过训练模型，从而达到预测的目的。P阶-自回归模型（AR）Auto...
[时间序列分析][4]--AR模型,MA模型,ARMA模型介绍
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自相关和偏自相关的两个函数代码 由于后面会经常画一组序列自相关和偏自相关的图像，所以就把自己写的这个两个画图的函数的代码贴上，供大家参考。 首先是自相关的函数 输入的三个参数分别是{数据，滞后数，置信度} pacf[data_, lmax_, clev_: 0.95] := Show[ListPlot[CorrelationFunction[data...
时间序列分析之AR模型、MA模型和ARMA模型（二）
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雨后的夜
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此学习笔记来自于王燕老师编著的《时间序列分析-基于R》         对一个时间序列预处理后检验出该序列为平稳时间序列说明该模型有提取信息的价值，就要进行下一步的模型建立来拟合该模型然后做出预测。下面介绍拟合时间序列的三个重要模型。一、AR模型        AR（p）模型得简记形式如下，其中p为自回归阶数。              称为中心化AR(p)模型。    对于模型的拟合介绍两种最常...
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