MA模型和AR大同小异,它并非是历史时序值的线性组合而是历史白噪声的线性组合。与AR最大的不同之处在于,AR模型中历史白噪声的影响是间接影响当前预测值的(通过...
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ar(1)模型 |
ar模型的传递形式,Arma模型的统计性质
1 AR 自回归模型(Autoregressive model,简称AR模型)。指x与x自己之前的状态(t-i)相关,公式如下:2 MA q阶移动平均(moving average)模型,简记为MA(q)。主要指x和这里讨论的模型是时间序列模型或有理传递函数模型。它们是自回归滑动平均(ARMA)模型,自回归(AR)模型以及滑动平均(MA)模型。若e(t)是白噪声输入驱动信号,y(t)是时间离散输出信号,则:自回归滑动平
AR模型的C常数项:AR模型是自回归模型,它建立在过去的观测值上,并试图通过它们来预测未来的值。AR模型的一般形式如下:其中,Xt是时间序列的当前值,ϕ1,ϕ2,…平稳AR模型得传递形式两边求方差得举例:方法1: 根据Green函数:可求得如下:最后得出平稳AR(1)模型的方差方法2: 平稳AR(1) 模型两边求方差AR(2)模型的方
将AR(1)模型的根z_{1}=a_{1}^{-1}在单位圆外|z1|>1的条件扩展到AP(p)模型,得到AR(p)模型稳定性的条件:定义其特征方程的系数AR(p)模型可写成此式为模型的传则得到AR(p)模型的逆转形式进一步考虑平稳AR(p)序列,其实也是为了求解Green系数在这之前。之前,假设大家懂AR(p)模型的传递形式,事实上,AR(p)模型的逆转形式中的Green系数的求解与
(=`′=) 2.AR(p)过程\{X_n:n=0,\pm1,\pm2,\cdots\} 为一时间序列,满足对\forall n \in ZX_n=a_0+a_1X_{n-1}+a_2X_{n-2}+\cdots+a_pX_{n-p}+\epsilon_n \{\epsilon_n:2.AR(p)过程\{X_n:n=0,\pm1,\pm2,\cdots\} 为一时间序列,满足对\forall n \in ZX_n=a_0+a_1X_{n-1}+a_2X_{n-2}+\
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