acf圖和pacf圖判斷模型 怎么看ACF圖和PACF圖?
怎么看ACF圖和PACF圖?您需要了解尾隨是針對(duì)序列的自相關(guān)系數(shù)還是偏相關(guān)系數(shù)。如果尾隨不能快速接近0,則表示尾隨。這兩個(gè)相關(guān)系數(shù)的尾隨表示ARMA模型是Ma模型或AR模型,也可以是ARMA模型,只要
怎么看ACF圖和PACF圖?
您需要了解尾隨是針對(duì)序列的自相關(guān)系數(shù)還是偏相關(guān)系數(shù)。如果尾隨不能快速接近0,則表示尾隨。這兩個(gè)相關(guān)系數(shù)的尾隨表示ARMA模型是Ma模型或AR模型,也可以是ARMA模型,只要序列是穩(wěn)定的。
如何判定ACF和PACF的拖尾截尾?
在SAS軟件中,我們可以通過(guò)自相關(guān)函數(shù)圖和偏相關(guān)函數(shù)圖來(lái)判斷。如果樣本自相關(guān)系數(shù)和樣本偏自相關(guān)系數(shù)在初始順序上明顯大于標(biāo)準(zhǔn)差的2倍,則幾乎95%的系數(shù)落在標(biāo)準(zhǔn)差的2倍范圍內(nèi),而非零系數(shù)衰減到小值波動(dòng)的過(guò)程是非常突然的,通常被認(rèn)為是k階截?cái)?;如果超過(guò)5%的樣本相關(guān)系數(shù)大于標(biāo)準(zhǔn)差的2倍,或者非零系數(shù)衰減到很小的值波動(dòng),這個(gè)過(guò)程是緩慢的或連續(xù)的,通常被認(rèn)為是一種阻力。
r語(yǔ)言中forecast.arima和predict的區(qū)別?
讓我們舉個(gè)例子。例如,周期為12的月度數(shù)據(jù)具有季節(jié)性影響。
首先,對(duì)于一階12階差分,通過(guò)觀察ACF PACF,可以看出它是簡(jiǎn)單的加法模型還是乘法季節(jié)模型
如果是乘法模型,我們要模擬ARIMA模型的季節(jié)性部分
ARIMA的季節(jié)性部分是根據(jù)ACF PACF的周期位置來(lái)確定其模型參數(shù)ar Ma
季節(jié)性=列表(順序=C(u0,1,0),周期=0)周期是默認(rèn)的
------------------------------------------------------------------------------------------- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -, 自動(dòng)阿里瑪()直接擬合得到系統(tǒng)所考慮的ARIMA模型參數(shù)。
然后預(yù)測(cè)(H=預(yù)測(cè)期數(shù))行。
這是給外行的,
但是如果你真的想學(xué)好它,你需要測(cè)試模型,特別是剩余的。
殘差圖怎么看擬合效果?
1. 首先在紙上畫一個(gè)殘差圖,然后根據(jù)殘差圖進(jìn)行判斷。
2. 判斷殘差圖的擬合效果,可以根據(jù)指數(shù)系數(shù)r2的大小來(lái)判斷擬合效果。這更準(zhǔn)確。
3. 首先,我們需要知道如何計(jì)算相關(guān)系數(shù)R。r2可以根據(jù)我們所學(xué)的公式來(lái)計(jì)算,如圖所示。
4. 通過(guò)計(jì)算r2,可以根據(jù)r2的大小來(lái)判斷擬合效果。(在此期間,R2不能計(jì)算錯(cuò)誤)
5??梢钥闯?,r2越大,擬合效果越好。一般認(rèn)為擬合效果好的r2至少大于0.775,可以判斷。
首先,繪制殘差方程;然后計(jì)算指數(shù)系數(shù)r2;最后,比較r2的大小。