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简单季节模型和乘积季节模型
季节
效应值怎么求
答:
季节效应值使用
简单季节模型
或
乘积季节模型
就可以求出。通常简单的周期步长差分即可将序列中的季节信息提取充分,简单的低阶差分即可将趋势信息提取充分,提取完季节信息和趋势信息之后的残差序列就是一个平稳序列,可以用ARMA模型拟合。所以简单季节模型实际上就是通过趋势差分、季节差分将序列转化为平稳序列,...
乘积季节模型
是平稳模型吗
答:
不是。
乘积季节模型
是一种非平稳模型,它包含了趋势性和季节性成分,成分会导致模型的均值和方差随时间变化。乘积季节模型结合了自回归(AR)
模型和
移动平均(MA)模型,引入了季节性因素。通过对趋势性和季节性成分进行建模,乘积季节模型能够更准确地预测和分析具有特征的时间序列数据。由于包含了趋势性和...
乘积季节模型
是平稳的吗
答:
是。
乘积季节模型
有长期趋势,趋势平稳中又包含了周期性因素,所以是平稳的。
季节乘积模型
是一种特殊的ARIMA模型,它考虑了时间序列数据中存在的季节性变化,运用乘积季节模型可以分析序列的三个部分不能简单分开,而是相互关联。
时间序列分析方法
答:
周期性和
季节
性变动则关注非随机性的周期性波动,如经济周期和季度销售波动。随机性则是由偶然因素引起的短期波动,如节日促销带来的销量剧增。时间序列效应可以通过加法模型或
乘积模型
组合,前者认为效应累加,后者认为效应累积。平稳时间序列分析是关键,如ARMA模型,它区分了严平稳和宽平稳,并要求序列的均...
乘积季节模型
怎么定阶
答:
观察自相关系数:拖尾数即为AR阶数,截尾数即为MA阶数 观察偏相关系数:截尾数即为AR阶数,拖尾数即为MA阶数
有没有人能找到eviews时间序例分析实例哦~sos 急需哦
答:
Holt-Winters-No seasonal Holt-Winters无
季节模型
Holt-Winters-Additive Holt-Winters季节迭加模型Holt-Winters-Multiplicative Holt-Winters
季节乘积模型
平滑系数(Smoothing Parameters)包括Alpha,Beta,Gamma。平滑系数可由系统自动给定,也可以由用户指定。缺省状态是由系统自动给定。如果用户需要指定,只需在对应参数的位置填入...
季节
数列是什么?
答:
统计学上,时间序列有两种一般形式:乘法模式和加法模式。使用得最广泛的是乘法模式。该模式假定需求是四各成分的
乘积
:需求=趋势*
季节
*周期*随机波动。另一形式是加法模式,即这四各成分相加:需求=趋势+季节+周期+随机波动。在大多数实际
模型
中,预测者假定随机波动平均后可不考虑其影响。他们主要注意...
时间数列四种构成要素
答:
乘法
模型
:假定四种变动因素彼此间存在着交互作用,时间数列各时期发展水平是各个构成因素的
乘积
,其数学表达式:Y=T·S·C·I T代表长期趋,S代表
季节
变动,C代表循环变动,I代表不规则变动.需要说明:加法模型中,各个因素都是绝对数,乘法模型中,除了长期趋势是绝对数外,其他因素都是以相对数或指数的形式...
谁能解释一下
季节
指数的准确含义是什么
答:
季节
指数的准确含义:季节指数刻画了序列在一个年度内各月份或季度的典型季节特征。在乘法
模型
中,季节指数是以其平均数等于100%为条件而构成的,它反映了某一月份或季度的数值占全年平均数值的大小。季节指数法则以时间序列含有季节性周期变动的特征,计算描述该变动的季节变动指数的方法。统计中的季节指数...
时间序列预测Prophet
模型及
Python实现
答:
Prophet
模型
是Facebook开发的,用于时间序列预测的灵活框架。该模型将时间序列分解为趋势、
季节
性、假日效应和噪声四个主要成分,以实现精准预测。模型提供加法和乘法两种模型。在加法模型中,预测值为趋势、季节性和假期效应的总和。乘法模型中,预测值是趋势、季节性和假期效应的
乘积
。两种模型适用于不同类型...
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