1樓：網友
時間序列分析。
時間序列概述。
1. 基本概念。
1)一般概念：系統中某一變數的觀測值按時間順序（時間間隔相同）排列成乙個數值序列，展示研究物件在一定時期內的變動過程，從中尋找和分析事物的變化特徵、發展趨勢和規律。它是系統中某一變數受其它各種因素影響的總結果。
2)研究實質：通過處理**目標本身的時間序列資料，獲得事物隨時間過程的演變特性與規律，進而**事物的未來發展。它不研究事物之間相互依存的因果關係。
3)假設基礎：慣性原則。即在一定條件下，被**事物的過去變化趨勢會延續到未來。暗示著歷史資料存在著某些資訊，利用它們可以解釋與**時間序列的現在和未來。
近大遠小原理（時間越近的資料影響力越大）和無季節性、無趨勢性、線性、常數方差等。
4)研究意義：許多經濟、金融、商業等方面的資料都是時間序列資料。
時間序列的**和評估技術相對完善，其**情景相對明確。
尤其關注**目標可用資料的數量和質量，即時間序列的長度和**的頻率。
請從ar1模型逐步推匯出模型的均值,方差,自協方差,自相關係數？
2樓：匿名使用者
ar1模型：
xt = xt-1 + t
其中，φ為自迴歸係數，εt為白雜訊，服從獨立同分布的正態分佈n(0,σ^2)
1、均值：e（xt）=e（φxt-1 + t）=φe（xt-1）+e（εt）=φe（xt-1）
根據上式可以看出，ar1模型的均值是乙個遞推關係，當t→∞時，e（xt）=φt e（x0）
2、方差：方差可以由下式求得：
var（xt）=var（φxt-1 + t）=φ2 var（xt-1）+var（εt）=φ2 var（xt-1）+σ2
根據上式可以看出，ar1模型的方差也是乙個遞推關係，當t→∞時，var（xt）顫昌=（σ2）/（1-φ^2）
3、茄信扒自協方差：
自協方差可以由下式求得：
cov（xt,xt-1）=cov（坦讓φxt-1 + t,xt-1）=φcov（xt-1,xt-1）+cov（εt,xt-1）=φvar（xt-1）
由於εt與xt-1是獨立的，因此cov（εt,xt-1）=0，所以自協方差可以由下式求得：
cov（xt,xt-1）=φvar（xt-1）
xt）=cov（xt,xt-1）/（var（xt）var（xt-1））=
平穩ar(2)模型的方差計算公式
3樓：l吉吉學長
rj=a1r(j-1)+a2r(j-2)。在用ar模型。
對資料進行建團轎模時，首先需要確定階數 。確定 的方法有兩種：一是利用樣本偏自相關係數(pacf); 另一種是利用資訊註冊函式方法。如果arma(p,q)模型的表示式。
的特徵根至少有乙個大於等於1，則皮襪為積分過程，此時該模型稱為自迴歸秋季移動平均模型（arima）
t期數值由t期以前p期觀測值的加權平均數。
和現期隨機擾動所產生的隨機過。j=0，1，2，…，p;εt是隨機擾動項。如果過程是平穩的，則α0不隨時間的變化而變化，有e（xt）=e（xt-1）=e（xt2）。
高一的數學題。已知集合A1xa，a1且aR
根據a xl 1 x a，a 1且a r 可以知道 a 1 由於y 2x 1 是單調函式 那麼b yl y 2x 1,x a 3，2a 1 z x 是對稱軸為x 0且開口向上的拋物線 關於a討論如下 1 當 a 0 時,對於z,當x 1 取到最大值,當x a時取到最小值,有 c zl z x的平方,...
已知函式f x ax 1的絕對值 a R ,不等式f x 3的解集為 2 x 1,求a的值
答案是 a 2 f x ax 1 a r 且f x 3,可得 ax 1 3 所以 3 ax 1 3,所以 4 a x 2 a 可得a 2 因為 x 1，所以 x 1 來1 x 1 均為自正數 baif x x 1 x 1 x 1 1 x 1 1，由於 x 1 1 x 1 大於 du等於zhi 2倍根...
非0的自然數除以大於1的小數,商和這個非0的自然數比較A 商大B 一樣大C 商小D 不能確定
應該是c 運用規律 任何數除以小於1的正數商比這個數大 任何數除以等於1的數商和這個數一樣大 任何數除以大於1的數商比這個數小 自然數，非零，肯定是正數，正數除以大於1的數c商小 除數大於0 所以選c.商小 一個非零自然數除以小數，商一定比這個自然數大 判斷對錯 根據除法的意義可知，如果一個數 0除...