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转载于一篇硕士论文....ARIMA模型意为求和自回归滑动平均模型(IntergratedAut少regressiveMovingAverageModel),简记为ARIMA(p,d,q),p,q分别为自回归和滑动平均部分的阶次,d为差分运算阶次,对于某些非平稳时间序列{y(t)},其一般形式为...
论文摘要：时间序列的概率预测主要在于预测未来可能的结果的分布，对于非平稳时间序列来说，更具有挑战性。本文提出了STRIPE模型，该模型根据形状和时间的特征来表示时序结构的多样性，进行更准确的预测。STRIPE与预测模型无关，该文为它...
季节时间序列的方法研究及实证分析甘宏电子科技大学摘要：时间序列理论在处理动态数据问题上已经非常成熟,无论是金融方面的数据、还是复杂的网络流量数据,只要是带有时间变量的数据,时间序列理论在处理上都具有无可比拟的优越性。而在这些...
本文主要探讨时间序列模型中带季节效应的非平稳序列，相比于其他模型，该模型在理解和操作上较为简单。如果做一个简要的总结，我认为季节效应分析的重点是在考虑长期趋势的衡量与提取，可以说季节效应分析理论的更新主要是不断完善对趋势效应的提取，以达到基于长期趋势的更优预测。
首先从时间序列非平稳角度出发，利用协整理论并通过单位根检验以及协整关系检验对华电国际的经济效益建立了长期均衡模型。再对模型进行短期误差修正，在证明了模型有效性的基础上，利用所建模型对提升华电国际的经济效益进行实证分析预测。
针对非线性、非平稳性的风速和风电功率时间序列,论文首先深入研究了时间序列数据的预处理方法,重点阐述了小波分解算法和经验模态分解算法的原理和步骤,从实际应用的角度对比了小波分解和经验模态分解的结果,为建立基于统计学理论的风速和风电功率短期
2.时间序列中的伪回归时间序列如果在不平稳的情况下，很有可能出现所谓的“伪回归”。两个本来不相关的非平稳时间序列，最后的t检验结果可能显著相关。这时需要运用协整检验来判定变量之间是否存在伪回归。3.空间数据中的伪回归
什么是非平稳序列，不要再误导大家了！！,根据最新维基百科对于非平稳时间序列的解释，非平稳时间序列是指：”时间序列的变量无法呈现出一个长期趋势并最终趋于一个常数或是一个线性函数“，因此可以断定，有明显上升或下降趋势的时间序列不一定是非平稳序列，只要这个序列最终可以...
新手请教时间序序列建模问题。这种带趋势的序列是否说明序列是非平稳的？？一阶差分之后的数据如图2:ACF…存在趋势的序列都是非平稳的，AR等一系列模型是必须建立在平稳的基础上才有意义…一般时间序列建模的流程是：去除确定性因素（趋势还有季节性），然后对剩下的随机因素进行平稳性...
时序分析：ARIMA模型（非平稳时间序列）.转载于一篇硕士论文....ARIMA模型意为求和自回归滑动平均模型(IntergratedAut少regressiveMovingAverageModel),简记为ARIMA(p,d,q),p,q分别为自回归和滑动平均部分的阶次,d为差分运算阶次,对于某些非平稳时间序列{y(t)},其一般形式...