文章目录一、什么是自回归项（AR）?二、什么是移动平均（MA）?三、什么是差分（I）？1、如何判断数据是否平稳？2、为什么要使用差分？四、超参数（p,d,q）的选取1、自相关系数（ACF）和偏自相关系数（PACF）2、网格搜索示例代码 ARIMA（自回归整合移动平均模型）模型是数学建模中常用到的时间序列模型，时间序列模型的数据特点是数据的观测值是与时间相关的，可能存在周期性或者季节性，通常还伴随
目录Autoregressive Models - AR(p)Moving Average Models - MA(q)Autoregressive Models - AR(p)独立的因变量可以由它的一个或者多个滞后项（lag）表示时，这样的模型称为自回归模型。它的式子为： 当我们需要描述模型的阶数时，AR模型中阶数 p 代表了滞后项的数量，举个例子，一个二阶的AR模型中，就有两个滞后项
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2024-05-10 10:47:48
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常用的时间复杂度所耗费的时间从小到大依次是：推导大O阶的步骤：1.用常数1取代运行时间中的所有加法常数； 2.在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项； 3.如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项相乘的常数。线性表顺序存储结构#define MAXSIZE 20 //存储空间初始分配量
typedef int ElemType;
ty
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2024-08-13 17:24:46
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文章目录Stata连享会 [「精品专题……」](https://gitee.com/arlionn/stata_training/blob/master/README.md)1. 模拟2. 设定系数值3. 由多维正态分布中生成扰动项3. 生成观测序列连享会计量方法专题……4. 估计5. 推断：脉冲响应函数6. 正交化的脉冲响应函数结论参考文献连享会计量方法专题……关于我们 VAR 是分析多维时
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2024-05-10 12:39:01
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ARCH模型的基本思想 ARCH模型的基本思想是指在以前信息集下，某一时刻一个噪声的发生是服从正态分布。该正态分布的均值为零，方差是一个随时间变化的量(即为条件异方差)。并且这个随时间变化的方差是过去有限项噪声值平方的线性组合(即为自回归)。这样就构成了自回归条件异方差模型。 由于需要使用到条件方差，我们这里不采用恩格尔的比较严谨的复杂的数学表达式，而是采取下面的表达方式，以便于我们把握模型的
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2024-08-12 08:46:09
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作者：syzbbw66
怎么样用AIC和SC准则判断滞后阶数
ADF Test Statistic -0.480303
1%
Critical Value*
-4.7315
 
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2024-01-30 17:48:56
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# 滞后阶数确定的 Python 实现指南
在时间序列分析中，滞后阶数的确定是一个非常重要的步骤。滞后阶数决定了我们在模型中使用多少个过去的观测值来预测当前的观测值。本文将通过一个简单的流程和实现代码来帮助你理解如何在 Python 中确定滞后阶数。
## 一、整体流程
为了确保我们能够顺利地确定滞后阶数，以下是我们需要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-17 05:55:20
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# 教你实现 Python 算滞后阶数
本文将带领你了解如何在 Python 中计算滞后阶数，特别是在时间序列分析中常常需要使用的技巧。我们将逐步走过整个过程，希望能够帮助你掌握这一知识。
## 一、整个流程
为了更直观地理解整个过程，下面是一个表格形式的流程说明：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-
原创
2024-10-23 06:23:15
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机械滞后角：振动响应滞后于不平衡力的角度给转子一个激振力 f = F*sin(wt)，则响应为 x = A*sin(wt-φ)My'' + Cy' + Ky = F*sin(wt) y'' + 2*ξwn + wn^2*y = F/M*sin(wt) 解 y=A*sin(wt-φ) 其中 下图即为位移的相位滞后于激励力atan的曲线φ=0？ 由atan曲线可看出，自变量为0则因变量为0，
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2024-01-19 22:42:53
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# Python求解滞后阶数的步骤
在时间序列分析中，确定滞后阶数是非常重要的一步，它可以帮助我们进行有效的模型选择和预测。下面，我将会详细介绍如何使用Python求解滞后阶数，通过一个流程图和代码示例，帮助初学者轻松掌握这个过程。
## 流程概览
首先，我们需要了解整个流程。以下是一个简化的流程表格，列出了求解滞后阶数的步骤：
| 步骤 |
一.步骤 1.序列平稳性检验2.确定滞后阶数3.模型平稳性检验4.格兰杰因果关系检验上述检验都通过后再进行以下步骤5.脉冲响应分析6.方差分解二.各步骤的具体解释1.序列平稳性检验主要两种方法：单位根检验，看ACF、PACF图的截尾拖尾情况ACFPACF模型截尾拖尾MA拖尾截尾AR拖尾拖尾ARMA像cosθ或者sinθ这种既没有截尾也没有拖尾的函数图像，就是不平稳序列；需要经过差分或者去
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2023-10-27 08:38:36
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# 确定模型滞后阶数的重要性及方法
在建立时间序列预测模型时，确定模型的滞后阶数是非常重要的，它可以影响模型的准确性和效果。滞后阶数是指在时间序列预测模型中考虑的过去数据点的数量，通常用于捕捉时间序列数据中的趋势和周期性。
## 为什么要确定滞后阶数？
确定模型的滞后阶数有助于提高模型的预测准确性和稳定性。在时间序列数据中，当前时刻的值通常受到过去若干个时刻的影响，因此通过考虑适当的滞后阶数
原创
2024-03-03 06:24:53
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AIC = (-2)ln(模型的极大似然函数) + 2(模型的独立参数个数)一、AIC准则的产生（1）最终预报误差对于自回归模型，用前期观测值的线性组合拟合当期序列取值，通过选择回归系数使得预测误差达到最小，即选择合适的，使得达到最小。 用预报误差的平均值来评价模型拟合的优劣，将其称为最终预报误差因此模型的阶数的选择问题就等价为的极小化问题 赤池弘次已经提出，对于模型，（2）K-L距离（相对熵）熵
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2024-05-15 04:20:40
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原理背景在时间序列建模中，我们常用到的一个模型就是ARIMA，但是在使用该模型时，一个问题就是如何确定AR,MA中的p和q,即滞后项的级数。这时，一般我们会采用ACF(auto-correlation function) 以及PACF(partial auto-correlation function)来确定。关于ACF以及PACF的理解，这里推荐一篇非常棒的英文博客:Significance o
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2023-08-21 20:18:17
504阅读
# 如何实现Python格兰杰滞后阶数
## 整个流程
```mermaid
journey
title Python格兰杰滞后阶数实现流程
section 确定数据
开发者准备数据
section 实现滞后阶数
开发者使用Python实现格兰杰滞后阶数
section 结果分析
开发者分析实现结果
```
##
原创
2024-02-27 07:08:18
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1、sde角度看ddpmsde 将 ddpm 中的时间连续化，定义前向过程的sde： 反向过程的sde：再定义扩散过程的 p(xt|x0) 分布对下面公式左右应用待定系数法，并假设 ft(xt) = ft*x 可以求出ft，gt 和 构造神经网络sθ逼近∇log，等价于epsθ逼近eps，从而得到ddpm的损失函数，然后进行训练eps
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2024-02-22 13:34:45
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广义差分法的eviews软件实现 1,计量经济学,第六章 自 相 关,2,引子t检验和F检验一定就可靠吗,研究居民储蓄存款 与居民收入 的关系 用普通最小二乘法估计其参数，结果为 (1.8690) 0.0055 14.9343 64.2069,3,检验结果表明回归系数的标准误差非常小，t 统计量较大，说明居民收入 对居民储蓄存款 的影响非常显著。同时可决系数也非常高，F统计量为4122.531，也
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2024-05-17 15:37:40
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# 寻找滞后阶
在时间序列分析中，滞后阶是一个重要的概念。它可以帮助我们理解时间序列数据之间的关系，判断未来数据的走势。在Python中，我们可以通过一些工具来寻找滞后阶，帮助我们更好地分析数据。
## 什么是滞后阶？
滞后阶是指一个时间序列与其自身在不同时间点的值之间的关系。在时间序列分析中，我们常常会使用滞后阶来描述时间序列数据的延迟效应。通过分析这种延迟效应，我们可以更好地理解时间序列
原创
2024-07-14 08:07:46
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脉冲响应图与方差分析笔记
脉冲响应图及方差分析当使用VAR模型的时候需要完成:选择合适的变量就是研究变量这个没有疑问判断滞后阶数
根据AIC和SC准则，选择为何做格兰杰因果检验如果给定 \(x_t\) 的滞后阶数， \(y_t\) 的滞后滞后项在以 \(y_t\) 为因变量的方程中联合统计显著，则称 \(x_t\)是 \(y_t\) 的格兰杰原因 。例
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2023-08-21 20:20:43
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在进行时间序列分析时，滞后阶数的选择至关重要。很多时候，我们会遇到“R语言滞后阶数是小数”的问题。这是因为某些统计模型（如VAR模型或ARIMA模型）要求滞后阶数为整数，而不允许小数出现。在这篇博文中，我将详细阐述解决这一问题的过程。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确认我们的环境配置是否符合要求。使用四象限图可以直观地了解所需的依赖，下面的图表展示了环境兼容性分析。
```mermai
