时间序列分析中如何求偏相关系数和最佳线性预报系数。ARMA(2,1)过程，ε_t是高斯白噪声WN(0,1)，求该序列的前3 个偏相关系数和最佳线性预报系数

最新推荐文章于 2025-10-16 20:00:41 发布
最新推荐文章于 2025-10-16 20:00:41 发布
阅读量1.8k 收藏 9
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 统计学 文章标签： 算法 机器学习 数据结构
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/115405077
本文探讨了ARMA(2,1)过程的时间序列分析，重点关注如何计算前3个偏相关系数以及最佳线性预报系数。在ARMA模型中，ε_t是高斯白噪声，通过深入分析，我们可以理解这些系数如何影响序列预测，并揭示时间序列数据的相关性结构。" 86619271,7384209,Python中弧度与三角函数的使用,"['Python编程', '数学计算', '角度转换', '弧度制', '三角学', '双曲函数']

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
在这里插入图片描述

最佳预测系数推导与最小二乘法总结【梯度下降、牛顿法、高斯牛顿法】
weixin_46338427的博客
05-17 1076
一、最佳预测系数 1、原理部分 预测误差为ek=xk−x^k=xk−f(xi−1′,xi−2′,…,xi−N′)e_{k}=x_{k}-\hat{x}_{k}=x_{k}-f\left(x_{i-1}^{\prime}, x_{i-2}^{\prime}, \ldots, x_{i-N}^{\prime}\right)ek​=xk​−x^k​=xk​−f(xi−1′​,xi−2′​,…,xi−N′​) 预测误差的方差为MSE=σe2=E[(xk−x^k)2]=E[(xk−f(xi−1′,xi−2′,…,xi
数据压缩作业：最佳预测系数求取过程（手写）与最小二乘法总结
Zachary_Chia的博客
05-17 1082
最佳预测系数求取过程与最小二分法总结 最佳预测系数求取过程（手写） 最小二乘法总结 介绍 来自 Wikipedia： 　　最小二乘法（least squares method），又称最小平方法，是一种数学优化方法。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。 　　利用最小二乘法可以简便的求得未知的数据，并使得求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。 　　“最小二乘法”是对线性方程组，即方程个数比未知数更多的方程组，以回归分析求得近似解的标准方法。在这整个解决方案中，最小二乘法演算为每一方程式的结
【时间序列分析】10.偏相关系数与Levinson递推公式
jingye333的博客
10-20 2862
Y-W方程的重要之处，是其不仅局限于AR(p)序列，而是可以用在所有平稳序列中。基于此方程定义的Y-W系数，常用来对未来作预测，还可以用来判定零均值平稳序列是否是AR(p)的。
ARMA模型
最新发布
金石软件
10-16 1049
ARMA模型核心要点摘要 ARMA(p,q)结合自回归(AR)和移动平均(MA)模型，适用于平稳时间序列预测。 模型构成： AR(p)：用前p期观测值预测当前值，公式含自回归系数$\phi$。 MA(q)：用前q期误差修正预测，公式含移动平均系数$\theta$。 关键前提：数据需满足平稳性（均值/方差恒定）和可逆性（MA部分）。 建模流程： 检验平稳性（ADF检验）→ 白噪声检验（LB检验）→ 通过ACF/PACF定阶→ 参数估计（OLS/MLE）→ 残差诊断→ 预测。 实例演示： ARMA(1,1)预测
菜鸟笔记————计量课上三道arma题
chickendaddy的博客
05-16 512
#encoding=utf-8 from statsmodels.formula.api import ols import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from statsmodels.tsa.stattools import adfuller import statsmodels.tsa.api as smt from statsmodels.graphics.api import qqplot from statsmodels.sta
基于卷积双向长短期神经网络结合核密度估计CNN-BiLSTM-KDE多变量时序区间预测附Matlab代码
qq_59747472的博客
03-26 904
时序区间预测是时序预测领域的重要任务，旨在预测未来一段时间内的目标变量值范围。近年来，深度学习模型在时序预测任务中取得了显著进展。本文提出了一种基于卷积双向长短期神经网络（CNN-BiLSTM）和核密度估计（KDE）的多变量时序区间预测方法。该方法利用CNN提取时序数据的局部特征，并使用BiLSTM学习时序数据的长期依赖关系。此外，本文还利用KDE对预测分布进行建模，从而获得更准确的区间预测结果。引言时序数据广泛存在于各个领域，如金融、能源、医疗等。
基于C语言的时间序列与随机过程求解方法
例如，AR(p)模型定义为X_t = φ₁X_{t−1} + … + φ_pX_{t−p} + ε_t，其中ε_t为独立同分布的白噪声项，体现了当前值与历史值之间的线性关系。 在编程实现层面，使用C语言编写“time.c”文件意味着开发者需手动...
R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格
拓端研究室TRL
12-06 2661
全文链接：http://tecdat.cn/?p=18860时间序列分析是统计学中的一个主要分支，主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。简介时序分析有两种方法，即频域和时域。前者主要基于傅立叶变换，而后者则研究序列的自相关，并且使用Box-Jenkins和ARCH / GARCH方法进行序列的预测。本文将提供使用时域方...
时间序列分析系统综述及应用
wht506520189的专栏
01-22 4213
(转载请注明：https://editor.youkuaiyun.com/md?articleId=104067982) 系统日志分析 1 需求分析 XX系统的日志量非常庞大，每天落地日志将近四亿到五亿条。XX表有二十几个字段。这里选择对每日业务量峰值和业务总量进行分析。 1.1 分析对象 每日业务量峰值、业务总量。 1.2 分析目标 预测下一日业务量峰值、业务总量。 1.3 实施措施 进行时间序列分析。 2...
时间序列分析之holtwinters和ARIMA
huangtiao2509的博客
10-16 2万+
时间序列分析之holtwinters和ARIMA 时间序列是指按时间先后顺序排列的随机序列。所谓时间序列分析，就是根据有序随机变量或观测得到的有序数据之间相互依赖所包含的信息，用概率统计方法定量地建立一个合适的数学模型，并根据这个模型对相应序列所反映的过程或系统作出预报或进行控制。 时间序列分析之holtwinters和ARIMA 一概述 时间序列的平稳性 时间序列的组成 二时间序列的平滑处理
标准正态分布
gb4215287的博客
11-06 1万+
标准正态分布（英语：standard normal distribution， 德语Standardnormalverteilung），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。 目录 1定义 2特点 3标准偏差 定义 编辑 正态分布 标准正态...
时间序列分析个人学习笔记2
weixin_43090596的博客
09-05 2489
时间序列分析方法的依据： 时间序列描述：n个随机变量在任意n个时间点t1,t2,…,tnt1,t2,…,tnt_1,t_2,\dots,t_n的集合 一个时间序列有联合分布函数，定义如下： Ft1,t2,⋯，tn（c1，c2,…,cn)=Pr(xt1≤c1,xt2≤c2,…,xtn≤cn)Ft1,t2,⋯，tn（c1，c2,…,cn)=Pr(xt1≤c1,xt2≤c2,…,xtn≤cn)F_...
arma模型_平稳时间序列分析03----ARMA模型
weixin_40009472的博客
11-27 6425
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,...
第三章：ARMA模型：课本例题
qq_27256329的博客
04-01 3188
1. 例题3-1：课本54页 考察如下四个AR模型的平稳性： SAS程序如下： goptions vsize=6.8cm hsize=10cm; data a; x1_1=0; x2_1=0; x3_1=0; x3_2=0; x4_1=0; x4_2=0; do t=-100 to 100; e=rannor(12345); x1=0.8*x1_1+e; x2=-1.1*x2_1+e; x3=x3_1-0.5*x3_2+e; x4=x4_1+0.5*x4_2+e; x1_1=x1; x2_1=x2;
深度解读BN、LN、WN、CN
12-03 8869
一、 前言 最近有人问我BN和LN的区别，我开始有点懵，这两年名词儿太多，不知是啥，一搜，BatchNormalization和LayerNormalization，突然就明白了一些，但是仔细一想，这两个有什么区别什么联系，具体怎么用，我真的知道吗？虽然有的代码里也涉及到，但是从来没有细究过。 记得之前吴恩达的网易公开课也有介绍到，　例子大概是这样的，记不详细了，大概是说，样本点的分布如果是椭圆或者其它不规则形状，可能导致梯度下降的时候每个维度上的梯度下降速度不一样，且容易在较长的梯度...
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...
【时间序列分析】08. AR(p)序列举例
01-07 897
主要介绍了AR(1)序列和AR(2)序列的统计性质。
R语言中的时间序列分析：自回归系数多项式与线性差分方程
"该资源是关于时间序列分析的PPT，专注于自回归系数多项式，主要讲解了使用R语言进行时间序列分析的第三章内容，包括ARMA模型、平稳序列建模、序列预测以及差分运算、延迟算子和线性差分方程的理论与应用。...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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