# 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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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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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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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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# 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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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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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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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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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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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
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# Python AR模型阶数确定教程
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[加载数据]
B --> C[数据预处理]
C --> D[拆分数据集]
D --> E[训练AR模型]
E --> F[模型评估]
F --> G[确定最佳阶数]
G --> H[结束]
```
## 2.
原创
2023-11-24 09:02:03
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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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# 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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# 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 |
引言在第2课和第3课中，我们将预测视为一个简单的回归问题，我们的所有特征都来自单个输入，即时间索引。 只需生成我们想要的趋势和季节性特征，我们就可以轻松地创建未来任何时间的预测。然而，当我们在第4课中添加滞后特征时，问题的性质发生了变化。 滞后特征要求在预测时已知滞后目标值。 一个lag_1将时间序列向前移动1步，这意味着您可以预测未来1步，但不能预测2步。在第4课中，我们只是假设我们总是可以产生
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。
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2023-08-09 09:53:17
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1. 一阶滤波算法的原理 一阶滤波，又叫一阶惯性滤波，或一阶低通滤波。是使用软件编程实现普通硬件RC低通滤波器的功能。 一阶低通滤波的算法公式为： Y(n)=αX(n) (1-α)Y(n-1) 
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2023-12-20 17:15:15
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文章目录01 - 一阶滞后滤波算法简介02 - 硬件低通滤波器03 - 稳定滤波的原理04 - 实际应用与变形05 - 滤波效果展示06 - 高性能的表现07 - 总结 越有魅力的事物，往往存在一种“反差”，即其存在两个相互关联的特性，但是各自表现得十分不同————小白 一阶滞后滤波又称作RC低通滤波、一阶滤波、一阶惯性滤波、一阶低通滤波等，下文统一称为一阶滞后滤波。01 - 一阶滞后滤波算法
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2024-01-12 07:13:09
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# 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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书接上文接着上次的笔记，在原本自回归模型基础上加入了深度学习，即由神经网络参数化的自回归模型，算是真正意义上的“深度”生成模型了。从使用MLP建模的有限记忆自回归到使用LSTM和RNN的长距记忆自回归，最后再到作者书中提到的借用因果卷积，解决卷积神经网络面对长距依赖关系的短板，从而构建的基于卷积神经网络的自回归模型。今天这篇笔记，开始学习和研究作者对于自回归模型实践部分的内容（作者代码）。之前都是
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2024-07-29 16:33:49
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