大家好，我是带我去滑雪，每天教你一个小技巧！全球变暖是近十年来，人们关注度最高的话题。2022年夏天，蔓延全球40℃以上的极端天气不断刷新人们对于高温的认知，人们再也不会像从前那样认为全球变暖离我们遥不可及。在此背景下，基于1880年-2022年全球平均气温时间序列数据，分别构建出ARIMA(3,1,2)自回归模型、灰色预测模型、BP神经网络
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2023-12-17 20:16:27
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一、ARIMA模型介绍ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法[1] ，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均
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2023-10-05 17:17:08
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最近我们被客户要求撰写关于预测时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。
视频在Python和R语言中建立EWMA，ARIMA模型预测时间序列概述学习创建时间序列预测的步骤关注Dickey-Fuller检验和ARIMA（自回归移动平均）模型从理论上学习这些概念以及它们在python中的实现介绍时间序列（从现在起称为TS）被认为是数据科学领域中鲜为人知的技能之一。使用python创建时间序
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2023-10-02 08:20:34
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较早前，番茄风控有一篇介绍偏长期产品的如何做坏账预估的方法： 《基于移动平均ANR算法的各种资产指标》文章里面介绍过如何使用移动平均ANR来计算资产，今天我们再跟大家介绍这种基于时间序列的移动加权平均的方法来预估坏账。相信这一内容也是年底年初，各位风控同学非常关注的内容。在介绍时间序列前，先普及下相关的概念。我们知道时间序列中有一个叫ARIMA模型，其全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA
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2024-07-25 09:38:14
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ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法 ，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项； MA为移动平
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2023-11-27 21:07:09
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模型介绍自回归滑动平均模型（）是基于自回归模型()和滑动平均模型（）的混合模型。当样本容量充分大时，样本自相关系数和样本偏相关系数近似服从正态分布（证明略）。 根据正态分布的性质有：定阶原则定阶如果样本自相关系数再最初的阶明显超过2被标准差范围，而后几乎95%的自相关系数都落在2倍标准差的范围以内，而且由非零自相关性系数衰减到置信区间的过程非常突然，视为自相关系数截尾。结尾阶数即为的阶数。如果由超
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2024-05-13 16:24:08
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# 实现自回归移动平均模型（ARMA）在Python中的步骤指导
自回归移动平均模型（ARMA）是一种广泛用于时间序列分析的统计模型。下面，我将指导你一步一步实现一个简单的ARMA模型。整个过程分为几个主要步骤，每一步都将提供代码示例和详细解释。
## 流程步骤概览
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
这里的平稳是指宽平稳，其特性是序列的统计特性不随时间的平移而变化，即均值和协方差不随时间的平移而变化。 自回归模型（Auto Regressive Model）简称 AR 模型，移动平均模型（Moving Average Model）简称 MA 模型，自回归移动平均模型（Auto Regressive Moving Average Model）简称 ARMA 模型。下面的 为
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2024-05-10 09:33:26
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## 自回归移动平均（ARMA）模型在 Python 中的应用
自回归移动平均（ARMA）模型是时间序列分析中常见的一种模型，它结合了自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）的特点，能够更好地对时间序列数据进行建模和预测。在 Python 中，我们可以使用 Statsmodels 库来实现 ARMA 模型的建模和分析。
### ARMA 模型简介
ARMA 模型是一种线性模型，用于描述时间序
原创
2024-06-12 05:31:24
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# VARMA向量自回归移动平均模型的Python实现
在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Python实现VARMA（向量自回归移动平均）模型。VARMA模型是一种多变量时间序列分析技术，适用于多个时间序列之间具有相互依赖关系的数据。下面是实现VARMA模型的整体流程。
## 整体流程
我们可以将实现VARMA模型的步骤分成以下几个阶段：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
ARMA称为自回归移动平均模型(Autoregressive moving average model)，由自回归模型(AR)和移动平均模型(MA)混合构成。注意这里的移动平均模型和移动平均值平滑曲线不是一个概念。AR模型是用自身的历史数据来预测未来数据，构成如下：MA模型则利用历史噪声来预测未来数据，构成如下：ARMA模型综合利用两种方法，构成如下：其中beta为AR模型的系
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2023-06-30 22:00:21
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近段时间在论文里经常见到一些学者用自回归模型（Auto-regression）等生成时间序列数据的随机数，或者使用 ARIMA 模型做时间序列数据的预测，决定总结一下。 文章目录1. 一些理论知识1.1 平稳性1.2 自相关函数 ACF1.3 偏自相关函数 PACF1.4 自回归模型（AR）1.5 移动平均模型（MA）1.6 自回归移动平均模型（ARMA）1.7 移动平均自回归模型（ARIMA）2
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2024-03-25 13:46:30
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简介ARIMA算法流程步骤（算法数学推导自行查阅相关论文），本文只讲工程技术和方法。 参考文章标题：ARIMA模型地址：http://wiki.mbalib.com/wiki/ARIMA%E6%A8%A1%E5%9E%8B标题：[python] 时间序列分析之ARIMA地址： 01，什么是ARIMA模型 ARIMA模型全称为自回归移动平均模型(Auto
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2024-06-05 10:38:51
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现代人的时间越来越碎片化，因此我们准备抛弃那种长篇大论的教程，希望大家每天花上几分钟就可以学到一个小窍门或者某种图的绘制方法。只要每天都认真看一遍文章，有时间的时候花几分钟练习一下，一段时间之后，相信大家就都成为Python可视化的高手啦！接下来，我们目标不大，一天学习并掌握一个实用的小案例就够了！回归图今天，我们学习的是使用seaborn绘制回归图。回归图主要用于表现两个变量之间的线性关系，一般
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2023-10-17 23:10:04
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# Java自回归移动平均实现指南
在数据分析中，自回归移动平均（ARMA）模型是一种广泛使用的统计方法。本文将带领您逐步实现Java自回归移动平均模型。为了简化学习过程，我们将通过一个表格来解释每个步骤，并给出相应的代码示例和详细注释。最后，我们将形成一个类图以帮助理解系统结构。
## 实现流程
以下是实现Java自回归移动平均模型的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-16 05:49:41
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如今是互联网高速发展新时期，需要高科技的产品应用到人们的生活中去，但是很多高科技产品都离不开编程的开发。就好比最近人们常常提起的python自回归模型。那么可能有人就要问了，python自回归模型是什么？打个比方，在python自回归模型中，我们经常可以用现在产品的价格，可以粗略的推算出明天产品的价格，这就是我们要讨论的在自回归模型中对python产品的预测。python自回归模型是什么？自回归模
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2023-07-05 20:12:18
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目录一.功率谱密度二.ARMA过程三.ARMA建模及应用一.功率谱密度功率谱反映被分析对象的能量随频率分布情况，如雷达信号处理中，回波信号的功率谱密度，谱峰宽度、高度和位置可以确定目标的位置、辐射强度和运动速度等信息。在给定样本数据中，估计平稳随机信号的功率谱密度成为功率谱估计。（注意！如果信号不是广义平稳的随机过程，信号自相关函数是变量的函数，不存在功率谱密度。）平稳离散过程x(n)的功率谱密度
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2024-03-12 20:26:40
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目录0.前言1.自回归模型(Autoregressive model,简称AR)2.移动平均模型(Moving Average model,简称MA)3.自回归滑动平均模型(Autoregressive moving average model,简称ARMA)4.Note about the error terms 注意误差术语5.Specification in terms of la
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2024-05-10 10:14:42
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系统中某一因素变量的时间序列数据没有确定的变化形式，也不能用时间的确定函数描述，但可以用概率统计方法寻求比较合适的随机模型近似反映其变化规律。(自变量不直接含有时间变量,但隐含时间因素)1． 自回归AR(p)模型（R：模型的名称 P：模型的参数）（自己影响自己，但可能存在误差，误差即没有考虑到的因素）(1)模型形式（εt越小越好，但不能为0：ε为0表示只受以前Y的历史的影响不受其他因素影响） y
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2024-03-18 09:58:11
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1. 简介XLNet是一种类似BERT的模型，XLNet是一种通用的自回归预训练方法，由CMU和Google Brain团队在2019年6月发布，在18个任务取得了当前最佳效果，包括机器回答，自然语言推断，情感分析，文档排序。出发点： BERT是基于去噪自编码器的预训练模型，可以很好对双向语境信息建模，性能优于自回归语言模型的预训练方法。但是，优于需要mask一部分的输入，BERT模型忽略了mas
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2024-04-01 06:10:22
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