时间序列预测及残差诊断

最新推荐文章于 2024-09-01 15:30:30 发布
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本文探讨了如何使用MATLAB进行时间序列分析，包括线性回归模型的建立以及残差诊断方法，如残差图、自相关图和平方根图，以评估模型的准确性和潜在问题。

时间序列预测及残差诊断

时间序列分析是一种对时间序列数据进行建模和预测的方法，常见于金融、经济、气象、医学等领域。在时间序列分析中，残差诊断是一种检验模型是否合理的重要方法。本文将介绍如何使用MATLAB实现时间序列回归及残差诊断。

时间序列回归

假设我们有一个时间序列 { yt}t=1n\{y_t\}_{t=1}^n{ y

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多维时序预测 | Matlab基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)多维时间序列预测,SSA-CNN-BILSTM多维时间序列预测
前程算法屋的博客
07-20 244
多维时序预测 | Matlab基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)多维时间序列预测,SSA-CNN-BILSTM多维时间序列预测
时序预测 | MATLAB实现时间序列回归之残差诊断
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
09-13 2953
时序预测 | MATLAB实现时间序列回归之残差诊断 目录时序预测 | MATLAB实现时间序列回归之残差诊断基本介绍程序设计参考资料致谢 基本介绍 虚假回归通常伴随着残差自相关的迹象，这可以作为诊断线索。 下面显示了上述每个随机游走回归中残差序列的自相关函数 (ACF) 的分布： 颜色对应于上面条形图中的漂移值。 该图显示了大多数模拟的扩展的、显着的残差自相关。 上述模拟得出的结论是，无论趋势与否，所有回归变量都应进行积分测试。然后通常建议通过差分而不是按时间回归来消除 DS 变量的趋势，以实现平
时间序列预测模型——残差分析
南瓜派三蔬
04-02 1万+
【整理自 Forecast：Principle and Practice】 残差（Residual）在检查预测模型是否完全捕捉数据中的信息时很有用。一个好的预测方法的残差有以下特点： （1）Residual之间是无相关性的： 如果Residual之间是有相关性的，那么残差中还有信息可以用到预测中。 （2）Residual的均值为0： 如果Residual均值非0，那么预测存在偏差（bias）。 ...
基于时间序列的残差自回归模型
m0_52952956的博客
05-23 3177
实验数据来源于课本课后习题： 1、首先加载所需的数据包，并画出时序图： 时序图可以看出数据呈现上升趋势。 2、所以我们先对趋势进行拟合，首先通过时间 t 作为解释变量对趋势进行拟合， 其次可以利用 x 的滞后项对趋势进行拟合，具体如下： 第一种以 t 作为解释变量时： x 对 t 做回归分析如下： 可以看出截距项为-19381，回归模型为：Xt=-19381+4321t 数据拟合： 第二种利用 x 的滞后项对趋势进行拟合 x...
时间序列--残差分析
热门推荐
kylin_learn的博客
12-27 2万+
残差=y-yhat 一般我们就停止在这里了 但是如果残差表现的有某种形式，代表我们的模型需要进一步改进，如果残差表现的杂乱无章，代表确实没什么别的信息好提取了 现在用最naive的model--上一个时间的值=yhat看看残差表现吧 关于残差，可以看我的另一篇文章https://mp.youkuaiyun.com/postedit/82989567 from pandas import Serie...
数学建模day15-时间序列分析
WenJGo的博客
01-14 2595
时间序列分析
基于AIC信息准则自动优化ARIMA模型参数的时间序列预测与残差分析系统_时间序列分析_ARIMA模型_残差检验_模型诊断_预测可视化_统计学检验_平稳性检验_自相关函数_偏自相关.zip
最新发布
08-17
综合以上知识点，我们可以了解到一个基于AIC信息准则自动优化ARIMA模型参数的时间序列预测与残差分析系统，能够对时间序列数据进行有效的建模和预测。通过参数优化来提高预测的准确性，利用残差分析和统计学检验来...
0505001.rar_时间序列_时间序列 预测_时间序列模型_时间序列预测_时间预测
07-15
在标题"0505001.rar_时间序列_时间序列预测_时间序列模型_时间序列预测_时间预测"中，关键词"时间序列"、"预测"、"模型"和"预测"都直指这一主题的核心。描述进一步强调了代码实现和时间序列模型的预测功能。 时间...
机器学习做多维时间序列预测
JiangLongShen的博客
03-16 1万+
做时间序列预测， 传统模型：比如ARIMA模型，一次只能对一组时间序列数据进行预测，比如预测某个品牌下某家店未来销售额。 现实情况中需要预测某个品牌下每家店未来的销售额。也就是说，如果这个品牌在某地区一共有100家店，我们就需要给出这100家店分别对应的销售额预测值。 此时传统模型便不再适合。 时间序列预测模型建模思路 初始数据集 一开始拿到的数据可能是分好训练集、测试集的，也可能是没分好的。...
MLP4Rec：用于序列推荐的纯MLP架构
EzrealWithPyDream的博客
02-17 962
论文阅读笔记
时间序列之ARIMA模型原理
qq_38016957的博客
04-18 1万+
ARIMA模型 时间序列模型的意义： 在经典的回归模型中，主要是通过回归分析来建立不同变量之间的函数关系（因果关系），以考察事物之间的联系。本案例要讨论如何利用时间序列数据本身建立模型，以研究事物发展自身的规律，并据此对事物未来的发展做出预测。研究时间序列数据的意义：在现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。在现实中很...
其他算法-ARIMA时序分析
白景屹的博客
02-03 3026
目录数据平稳性与差分ARIMA模型相关性函数参数p,d,q的确定与模型检验 ARIMA模型建模的基本条件是要求待预测的数列满足平稳的条件，即个体值要围绕序列均值上下波动，不能有明显的上升或下降趋势，如果出现上升或下降趋势，需要对原始序列进行差分平稳化处理。 数据平稳性与差分 平稳性就是要求经由样本时间序列所得到的拟合曲线，在未来的一段期间内仍然能顺着现有的形态"惯性"地延续下去。 平稳性要求序列的均值和方差不随时间发生明显变化。 严平稳：表示随机变量的分布不随时间的改变而改变，比如：白噪声（正态），无论怎么
5.时间序列分析
fadfdf的博客
08-26 5750
一.定义： 时间序列分析(Time-Series Analysis)是指将原来的数据分解为四部分来看——长期趋势（secular trend，T）、季节趋势（seasonal variation，S）、循环变动（cyclical variation，C）和不规则变动（irregular variation，I）， 然后综合这些因素， 提出预测。 （1）长期趋势（secular trend，T）：统计指标在长的一段时间内，表现出持续上升或下降的趋势。 （2）季节趋势（seasonal variation，S）
Python机器学习：时间序列的相关检验
weixin_62917800的博客
02-05 3854
记录一下今天的机器学习——白噪声检验和平稳性检验
用Python实现时间序列模型实战——Day 7: ARIMA 模型的诊断与调整
qq_41698317的博客
09-01 3745
模型摘要中显示了各参数的估计值、标准误差、t 统计量等信息，以及 AIC、BIC 等信息准则，用于评估模型的拟合效果。
时序数据预测：ARIMA
稳如老狗Elsie
02-02 6131
本文尝试应用ARIMA时间序列模型对具有明显季节规律的月度时序数据进行预测，样本数据来源于本人项目工作中的某地区某行业电量（已脱敏处理），外加搜集了部分外部宏观经济、气象数据，时间跨度2017年1月至今。 思路：将原始时序数据进行周期分解为趋势部分+周期部分+残差部分，趋势部分应用ARIMA建模预测，周期部分取历年月均值，残差部分计算残差上界、残差下界并应用Lasso回归模型基于外部影响因素建模预测。最后对各部分结果采用不同方案进行叠加，经判断后选取最合理的方案结果作为最终预测结果。 本文成果开发...
python怎么做q检验_关于eviews做时间序列模型的残差Q统计量检验我决定写一些！...
weixin_42621217的博客
02-04 4354
本文目的：1、做arima模型的时候你需要在模型拟合完之后做残差的Q统计量检验，但是你又不会看结果；2、你会看结果，但是是否发现疑问：为什么直接在模型中选择残差检验中的Q统计量检验得出的结果与选择resid数据进行序列相关检验得出的结果天壤之别。有这种疑问看下文：本科时候做ARIMA模型的时候就发现Q-statistic of residual和resid的序列相关检验出来的Q统计量不一样，很纠结...
时间序列：ARIMA
YJ语
04-16 1万+
时间序列ARIMA1 ARIMA模型1.1 ARIMA模型是什么：1.2 ARIMA模型建模流程2 ARIMA模型的应用2.1导入数据2.2画时序图2.3平稳性检验2.4差分法2.5白噪声检验2.6模型构建2.6.1 图检验（偏主观）2.6.2 相关评估指标检验：BIC和AIC法2.7 建模与预测 1 ARIMA模型 1.1 ARIMA模型是什么： 全称差分自回归移动平均模型 （Autoregressive Integrated Moving Average Model） 它其实可以拆分为：AR自回归模
时间序列ARIMA模型相关知识
放空90的博客
12-13 2296
数据平稳性 平稳性 要求经由样本时间序列所得到的拟合曲线在未来的一段时间内仍能顺着现有的形态“惯性”地延续下去 要求序列的均值和方差不发生明显变化 严平稳与弱平稳 严：分布不随时间的改变而改变 弱：期望与相关系数（依赖性）不变。未来某时刻的值依赖于其过去的信息 ARIMA 自回归模型AR 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 AR必须满足平稳性要求...
基于LSTM的时间序列预测MATLAB实现
LSTM时间序列预测是一种基于深度学习的时间序列建模方法，利用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）对具有时间依赖性的序列数据进行建模和未来值的预测。在MATLAB环境中实现LSTM时间序列预测，为科研人员...
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