arima模型_[不说人话系列]-ARIMA模型
看文献的时候看到几个统计推理的模型,想要大概了解,想做个系列,记录自己胡说八道的数理笔记过程。如有错误,感谢您指正。文前感谢冯小姐详细认真的技术援助!
1- 名称
- 简称:ARIMA模型
- 英文名:Auto regressive Integrated Moving Average model
- 全称:差分整合移动平均自回归模型
2- 作用
时间序列预测分析
3 - 公式
- 是滞后算子,Lag operator,代表滞后了几期。可以理解为时间因素,因为这个是时间序列预测分析的模型
- 是自相关系数,Auto correlation,一件事情不同时期影响程度。通俗的讲过去的我爱吃果冻对现在的我爱吃果冻影响的程度,这个叫做过去的我对现在的我的自相关程度。
- 是偏相关系数,Partial correlation, 多元素事件中,其它事件当做常量,研究两个事件之间的相关量
- d是差分阶数
4 - 族谱
ARIMA模型=差分运算+AR+MA,可参考https://blog.csdn.net/aspirinvagrant/article/details/46323271
- AR 模型 当前状态和历史状态的关系,即现在爱吃果冻的我(
)由昨天爱吃果冻的我(),前天爱吃果冻的我()之间的关系,是影响程度,是常数;是白噪音序列,白噪音可以理解为随机扰动项
- MR 当前状态和随机扰动的历史积累的关系
- 差分 考虑数据之间相对变化,稳定数据
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