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时间序列的观测值
Python
时间序列
timeline里的参数有哪些?
答:
)、季度('Q')、月('M')、日('D')等。4. start:表示
时间序列的
起始时间点。5. end:表示时间序列的结束时间点。6. periods:表示时间序列的长度,即
观测值
的数量。7. columns:表示时间序列数据的列名,用于标识不同的变量。8. name:表示时间序列的名称,用于标识不同的时间序列数据。
经济学中ar是什么意思
答:
在经济学中ar通常是指自回归系数,指的是在
时间序列
分析中,过去
的观测值
对当前观测值的影响。例如,在分析经济发展趋势时,如果某一年的经济增长率对下一年的增长率有正向影响,那么自回归系数就为正值。对于经济预测和政策制定来说,了解自回归系数是非常重要的。除了自回归系数,ar在经济学中还有另外一...
请看一下这些数据是
时间序列
数据还是面板数据?
答:
前者是
时间序列
数据后者是面板数据(时间序列数据是指同一解释变量在不同时点上同一地点
的观测值
,简单来讲就是仅仅是某地的Y和X的数据;而面板数据指的是同一解释变量在不同时点上多个地点的观测值,比如Y和X选的是多个省的数据)。应该能看懂吧。 对于第二个问题:协整性检验和平稳性检验选取的变量是一样的。协整...
应用
时间序列
分析有哪几种方法?
答:
1、趋势拟合法就是把
时间
作为自变量,相应的
序列观察值
作为因变量,建立
序列值
随时间变化的回归模型的方法。包括线性拟合和非线性拟合。线性拟合的使用场合为长期趋势呈现出线形特征的场合。参数估计方法为最小二乘估计。非线性拟合的使用场合为长期趋势呈现出非线形特征的场合。其参数估计的思想是把能转换...
时间序列
分析的基本步骤
答:
③辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合
时间序列的观测
数据。对于短的或简单的时间序列,可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列,可用通用ARMA模型(自回归滑动平均模型)及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。当
观测值
多于50个时一般...
观测值
的中误差怎么算?
答:
3、鲁棒性:MAE对异常值(离群值)相对较不敏感,因为它使用绝对值来计算误差。这意味着单个异常值不会对MAE产生过大的影响。4、应用广泛:MAE不仅可以用于回归问题,还可以用于
时间序列
分析、分类问题和其他许多领域的模型性能评估。
观测值
的中误差(MAE)是用于度量预测值与观测值之间平均绝对差异的统计...
时间序列
分析的目的是什么?
答:
③辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合
时间序列的观测
数据。对于短的或简单的时间序列,可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列,可用通用ARMA模型(自回归滑动平均模型)及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。当
观测值
多于50个时一般...
间断
时间序列
分析是什么
答:
3.辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合
时间序列的观测
数据。对于短的或简单的时间序列,可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列,可用通用ARMA模型(自回归滑动平均模型)及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。当
观测值
多于50个时...
10.对于MA(1)模型: Y, = e-0.5e,其一阶自相关系数是多少?
答:
MA(1)模型是一种
时间序列
模型,它表示当前
的观测值
与前一个时间点的随机误差之间存在一种线性关系。具体而言,MA(1)模型可以表示为Yt = μ + et + θ1 et-1,其中μ是常数,et是白噪声误差项,而θ1则是MA(1)模型的参数,它表示前一个时间点的随机误差与当前观测值之间的影响程度。要求MA(1...
用来检验两个模型结构是否相同,可采用( )检验
答:
模型识别、参数估计和诊断检验是不断循环和改进的过程,通过该过程来找到合适的模型表达式。3)预测:利用拟合好的
时间序列
模型来推断序列其他的统计性质或预测序列将来的发展通常要求,用来建模
的观测值
的个数至少有50个,最好是100个或更多。当无法获得50个或者更多的历史观测时,例如进行某种新产品的需求...
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