请计算ARMA(2,2)的因果域，平稳域、可逆域，并画出相应区域的图形。

最新推荐文章于 2024-09-24 12:34:40 发布
最新推荐文章于 2024-09-24 12:34:40 发布
阅读量1.7k 收藏 7
点赞数 1
分类专栏： 统计学 文章标签： 数据分析
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xj4math/article/details/115404924
版权
本文将探讨ARMA(2,2)模型的因果域、平稳域和可逆域的计算方法，并详细介绍如何绘制这些域的图形，以帮助理解其性质。" 133349647,19991011,Qt框架实现MP4视频播放教程,"['Qt', '音视频', '编程']

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

请计算ARMA(2,2)的因果域，平稳域、可逆域，并画出相应区域的图形。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

arma模型平稳性和可逆性的条件_时间序列 第三章 ARMA模型的特性.ppt
weixin_39792475的博客
12-22 2208
时间序列 第三章 ARMA模型的特性第一节 线性差分方程 一、后移算子B定义为 三、? 齐次方程解的计算 1、AR(n)过程自相关函数ACF 1阶自回归模型AR(1) Xt=?Xt-1+ at 的k阶滞后自协方差为： Xt=?1Xt-1+ ?2Xt-2 + at 该模型的方差?0以及滞后1期与2期的自协方差?1...
ARMA、ARIMA和SARIMA
weixin_36909758的博客
07-11 1万+
ARIMA 1 背景知识 1.1 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，自回归模型必须满足平稳性。 自回归（AR），就是指当前值只与历史值有关，用自己预测自己 p阶自回归，指当前值与前p个值有关 求常数u与自回归系数ri 自回归模型的限制 （1）自回归模型是用自身的数据来进行预测，即建模使用的数据与预测使用的数据是同一组数据； （2）必须具有平稳性； （3）必须具有自相关性，如果自相关系数(φi)小于0.5，则不宜采用； （4）自回归只适用于预测与自身
ARMA(2，2)模型的RLS-RELS参数估计
ZC_lianshuang的博客
05-31 3169
%*****ARMA(2，2)模型的RLS-RELS参数估计******* clear; clc; close all; N=2000; n=2; lamda=1; rand('seed',10); e=0.6*randn(1,N+1);%a(t) a=-[-1.7000 0.7200];%poly([0.8 0.9]) d=[-0.3 0.02]; y(1)=e(1); y(2)=a(1...
时间序列分析（2）| ARMA模型的（偏）自相关函数
R语言学堂
11-08 8614
自相关函数和偏自相关函数是判断ARMA模型平稳性和阶数的有效工具。1 自相关函数根据平稳性的定义，与的方差相同，协方差仅与时间间隔有关，那么二者之间的相关系数也就仅与有关了。因为与对应的是...
arma模型_时间序列分析第06讲（MA(2)例子，ARMA模型）
weixin_39805119的博客
11-27 4798
（5）特殊的 MA 序列考察模型 ，它并不是“直观”的 MA 模型，但我们可以计算得到它的自协方差函数为 其自协方差函数是 1 步截尾的，所以它是 MA(1) 序列。因此存在 ，使得 为了求 b 以及白噪声方差，我们计算新模型的自协方差函数得到 由此可得 ，解之得 将 b 回代可得白噪声方差为 从 b 的解有两个能够看出，如果我们不施加最小相位条件，那么得到的模型表示可能不唯一。（6）MA...
arma模型_平稳时间序列分析03----ARMA模型
weixin_40009472的博客
11-27 6306
ARMA模型的定义具有如下结构的模型称为自回归移动平均模型，简记为 特别当 时，称为中心化 模型引进延迟算子, 模型简记为其中：平稳条件与可逆条件模型的平稳条件P阶自回归系数多项式 的根都在单位圆外即模型的平稳性完全由其自回归部分的平稳性决定模型的可逆条件q阶移动平均系数多项式的根都在单位圆外即模型的可逆性完全由其移动平滑部分的可逆性决定传递形式与逆转形式传递形式逆转形式ARMA(p,...
【时间序列】ARMA 时序模型形式、理解、统计特性
fengdu78的博客
03-19 6651
时间序列系列的相关介绍，从零梳理时序概念、相关技术、和实战案例，欢迎订阅 ????玩转时间序列 跟踪全部内容。ARMA基本形式wold分解定理：任何平稳序列都可以分解为确定性序列（多项式确定趋势）和随机序列（平稳的零均值误差）之和。它是现代时间序列分析理论的灵魂，是构造 ARMA 模型拟合平稳序列的理论基础。[1]是时间序列方法中最经典的模型之一，全称为自回归移动平均模型（Autoregressive ...
时间序列分析
Wowlittlemoon的博客
01-05 9554
1. 简介 1.1 时间序列定义 (1) 随机序列：按时间顺序排列的一组随机变量 (2) 观察值序列：随机序列的n个有序观察值，序列长度为n。 1.2 时间序列分析方法 1.2.1 描述分析法 1.2.2 确定性因素分解方法 认为所有序列波动均可归纳为受到四个因素的影响： 即长期趋势，循环波动，季节性变化，随机波动。 1.2.3 随机性因素分解方法 也称频域分析方法，谱分析法。 1.2.4 时域分析方法 从序列自相关角度揭示时间序列发展规律。 (1) 定理 a. Wold分解定理
DDD-9模块
xiawan的博客
09-10 497
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 ...
时间序列分析（2）：ARMA模型
2201_75322818的博客
09-24 1625
介绍平稳时间序列可使用的模型——ARMA模型
arma模型_ARMA模型建模
weixin_39875832的博客
11-27 6472
ARMA(auto regression moving average)模型的全称是自回归移动平均模型，是目前最常用的拟合平稳序列的模型。它又可以细分为AR模型、MA模型和ARMA模型三大类，其中AR模型和MA模型实际上是ARMA模型的特例。本文以建立ARAM模型为例，学习如何使用Python进行时间序列分析。下面针对Temperature.csv的差分序列建立ARAM模型，并对未来数据...
ARMA 时间序列模型
a4646642的博客
11-03 5206
更好的理解协方差以及相关系数 ###X因素和Y因素协方差公式： 自相关系数ACF 直观上来说，ACF 描述了一个观测值和另一个观测值之间的自相关，包括直接和间接的相关性信息。 其实自相关系数可以这么理解：把一列数据按照滞后数拆成两列数据，在对这两列数据做类似相关系数的操作。 这组数据是求滞后数为2的自相关系数，则变成求{x1,x2,…,x8}和{x3,x4,…,x10}两者的“相关系数”，相关系数打引号是因为这个相关系数的公式和以往的有点不一样。下面看一下公式的对比： 所以，我们可以
时间序列分析之AR模型、MA模型和ARMA模型（二）
热门推荐
雨后的夜
05-29 8万+
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...
ARMA(2)模型的RELS参数估计
ZC_lianshuang的博客
05-31 1141
%*****ARMA(2，2)******* clear; clc; close all; N=2000;n=2;lamda=0.998; rand('seed',10); e=0.6*randn(1,N+1);%a(t) a=-[-1.7000 0.7200];%poly([0.8 0.9]) d=[-0.3 0.02]; y(1)=e(1); y(2)=a(1)*y(1)+e(2)+d...
一、时间序列（2_2）AR、MA、ARMA简单编程（R语言）
chen_dal的博客
04-20 3023
library(TSA) #eg.1 #ar（1） set.seed(1) series.all=arima.sim(n=48,list(ar=0.8))+100 future=window(series.all,start=41) series=window(series.all,end=40) model1=arima(series,order=c(1,0,0)) model1 resul...
Matlab - Solidworks 机器人建模（1）—— 浅谈Matlab机器人建模思路
zhelijun的博客
03-18 7137
本文的讨论对象仅局限于刚体模型 Matlab建立机器人模型主要有两个方面（当然不排除有其他的，我只说我知道的）： Rigidbody tree 坐标系模型 Simsacpe 物理模型 建立rigidbody tree模型主要是为了能够使用matlab自带的一些机器人函数，减少我们的工作量，因为这个建模方法本质上是定义好了机器人内部的坐标系关系。比如说Matlab 2019b里面就自带了帮你计算...
arma模型平稳性和可逆性的条件_ARMA+GARCH建模与分析 | R
weixin_29763641的博客
01-02 2877
点击上方“蓝字”关注我们吧！Garch(p, q)模型，即自回归条件异方差模型，是常用的分析资产风险/波动率(方差)的模型之一。今天，我们分享资产的期望收益(ARMA(p, q))和风险(GARCH(p, q))的建模，使用的软件为R。用到的Packages: timeSeries / tseries, fGarch, fUnitRoots, zoo, forecast。1、均值方程建模...
计量广义差分操作过程_计量经济学梳理
weixin_39864373的博客
11-20 1445
研究目标：解决经济问题研究特点：数据说话内容规律：以经济现象、经济理论为基础，运用数学、统计学、软件等研究经济运行的规律和特征，理论与实践相结合数据类型：时间序列、横截面、面板数问题：线性回归模型是否合理、得到的估计值是否可信、模型中包含的变量个数是否恰当一、经典多元线性回归 包含干扰项的原因：模型中忽略了一些解释变量、数据误差、模型误差假定：1⃣️线性、2⃣️满秩、3⃣️自变量外生、4⃣️同方...
AR模型
潜水的飞鱼baby
09-30 6万+
AR模型： 具有如下结构的模型称为p阶自回归模型，简记为AR(p): AR(p)模型有三个限制条件： 。保证模型的最高阶数为p。 随机干扰项序列为零均值白噪声序列。 当期的随机干扰项与过去的序列值无关，即： 中心化AR(p)模型： 当a0=0时，自回归模型称为中心化AR(p)模型。非中心化AR(p)模型可以通过下面的变化转换为中心化AR(p)序列。 P阶自回归系数
请解释ARMA模型中的因果性和可逆性是如何影响时间序列功率谱估计的，并给出相应条件。
最新发布
10-31
在时间序列分析中，因果性和可逆性是ARMA模型的重要特性，它们直接影响到模型的参数辨识和功率谱估计的准确性。在进行模型分析之前，理解这些概念至关重要。 参考资源链接：[ARMA模型下的功率谱估计与应用详解](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7j70i9ijn9) 因果性指的是系统输出仅依赖于当前和过去的输入值，而不依赖于未来的输入值。对于ARMA模型而言，因果性意味着模型可以通过前向算子多项式表示，即ARMA模型的所有极点必须位于复平面的单位圆外。这一条件确保了模型的输出可以由一个因果的无限脉冲响应（IIR）系统产生。 可逆性则与系统的输出仅依赖于当前和过去的噪声值有关，且系统可以通过后向算子多项式来表示。ARMA模型的可逆性要求所有的零点都位于单位圆外。这一点对MA模型尤为重要，因为对于AR模型，其自身的性质就保证了可逆性。可逆性允许从模型的输出中唯一地重构输入序列。 在功率谱估计中，因果性和可逆性确保了可以采用合适的谱估计方法来分析信号的频率成分。例如，在AR模型中，因果性条件允许使用Yule-Walker方程来估计AR参数，而可逆性条件则确保了在估计MA参数时不会出现不稳定的解。 了解因果性和可逆性对于模型的建立至关重要。如果模型不满足因果性，它可能无法用于预测未来值；如果模型不满足可逆性，那么它不能够用于无损地重构输入序列。因此，在实际应用中，通常会在模型辨识阶段进行检查，以确保所选模型同时满足这两个条件。 《ARMA模型下的功率谱估计与应用详解》这本资料详细介绍了ARMA模型中的这些概念及其在功率谱估计中的应用。通过学习该文档，读者可以深入理解因果性和可逆性如何与ARMA模型相结合，进而有效地进行功率谱估计和模型辨识，为信号处理和系统分析提供精确的方法。 参考资源链接：[ARMA模型下的功率谱估计与应用详解](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7j70i9ijn9)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

sta@ma@brain

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值