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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# 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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在做一个指南针的程序时，发现数据抖动的很厉害。去和芯片厂商的咨询，被告知是sensor安放的位置的问题，当前的原始数据和哪吒的风火轮一样，极为不规则，像火苗到处乱窜，只有改板子才能解决。反复试验发现：sensor上方的电池和周围的flash，memory，cpu，speaker等影响太大导致数据不稳定。已经快到客户量产的期限了，改板子已经不可能了，只能从软件上作弥补，如果不能修正，项目被delay
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2023-10-31 16:29:32
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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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# Python 一阶滞后分析：原理与实践
在时间序列分析中，一阶滞后是描述当前值与前一时刻值之间关系的一种方法。它在经济、金融和其他领域的预测模型中被广泛使用。本文将深入探讨什么是一阶滞后，如何在Python中实现它，并通过图形化方式呈现结果。
## 什么是一阶滞后？
一阶滞后通常指当前时刻的数值与前一个时刻数值之间的关系。我们可以用数学函数表示：
$$ y_t = \alpha + \
# 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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时滞滤波器(TDF)系统对模型误差和参数变化不敏感的矢量图方法． 最优随机时滞滤波器(Optimal Arbitrary Time Delay Filter，OATOF)， 滤波器中时滞时间T1，可任意选取。主要有两个优点： ①在离散时间控制系统中．E可选为采样周期的整数倍． ②滤波器的参数随着时滞时间的变化而变化，能够更好地适应系统参数的变化，并且减少了计算量．PID控制器无法实现时滞系统的最优
# 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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# 教你如何实现“Python 寻找最优滞后阶”
## 一、流程图表
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 收集数据 |
| 2 | 划分数据集 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 模型评估 |
| 5 | 寻找最优滞后阶 |
## 二、具体操作步骤
### 1. 收集数据
首先，我们需要准备好数据集，可以是一个时间序列数据，比如股票价格或者气温等。
#
原创
2024-07-14 04:49:03
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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 |
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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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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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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# 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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在处理信号和数据分析的时候，一阶滞后滤波可以说是一个非常常见且实用的技术。简单来说，这是一种用于平滑和降低信号噪声的有效方法。通过对当前值和以前值的加权平均，我们可以得到一个更平稳的输出，从而使得在后续的分析中，信号的表现更加清晰。
> 一阶滞后滤波的权威定义：“一阶滞后滤波器根据输入信号的当前值和以前值进行加权求和，以生成平滑的输出，从而减少高频噪声。”
```mermaid
quadra
# 一阶滞后滤波与Python实现
在信号处理中，滤波技术是用来从信号中提取有用信息的关键方法。一阶滞后滤波是一种简单而有效的滤波方式，广泛应用于各种工程和科学领域。在这篇文章中，我们将介绍一阶滞后滤波的基本原理，并提供Python的代码示例以及可视化结果。
## 一阶滞后滤波的原理
一阶滞后滤波器是一种线性滤波器，其基本原理是通过对当前输入值和之前的输出值加权来平滑信号。其数学表达式为：
PID调节器： 在过程控制中，按偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）进行控制的PID控制器（亦称PID调节器）是应用最为广泛的一种自动控制器。它具有原理简单，易于实现，适用面广，控制参数相互独立，参数的选定比较简单等优点；而且在理论上可以证明，对于过程控制的典型对象──“一阶滞后+纯滞后”与“二阶滞后+纯滞后”的控制对象，PID控制器是一种最优控制。（摘自百度）视频讲解：添加链接描述1 比例调
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2024-08-07 13:07:46
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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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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
