ACF/PACF，残差白噪声的检验问题

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ACF/PACF，残差白噪声的检验问题

关于自相关.偏自相关: 一.自协方差和自相关系数 p阶自回归AR(p) 自协方差 r(t,s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)] 自相关系数ACF=r(s,t)/[(DX(t).DX(s))^0.5] 二.平稳时间序列自协方差与自相关系数 1.平稳时间序列可以定义r(k)为时间序列的延迟k自协方差函数: r(k)=r(t,t+k)=E[X(t)-EX(t)][X(t+k)-EX(t+k)] 2…

第二章平稳时间序列模型——ACF和PACF和样本ACF/PACF

自相关函数/自相关曲线ACF AR(1)模型的ACF: 模型为: 当其满足平稳的必要条件|a1|<1时(所以说,自相关系数是在平稳条件下求得的): y(t)和y(t-s)的方差是有限常数,y(t)和y(t-s)的协方差伽马s 除以伽马0,可求得ACF如下: 由于{rhoi}其在平稳条件|a1|<1下求得,所以平稳 0<a1<1则自相关系数是直接收敛到0 -1<a1<0…

R语言绘图：时间序列分析 ggplot2绘制ACF PACF

R语言真是博大精深方法一 Acf(gold[,2], type = "correlation",lag.max = 100) Acf(gold[,2], type = "partial") 方法二 library(ggfortify) autoplot(acf(gold[,2], plot = FALSE)) 方法三 bacf <- acf(gold[, 2], plot = FALSE) bacfdf <- with(bacf, data.frame…

R语言_格兰因果检验

#当前文件路径 getwd() #设置当前路径,注意转译 setwd("C://Users//Administrator//Desktop//R_test") #导入数据 data<-read.csv("data.csv") 1.平稳性检验单位根检验library(tseries)adf.test(data$gov_day)adf.test(data$med_day)adf.test(data$pub_day) P值均大于0.05,所以两者都没有通过单位根检验…

R语言--时间序列分析步骤

大白. (1)根据趋势定差分 plot(lostjob,type="b") 查看图像总体趋势,确定如何差分 df1 = diff(lostjob) d=1阶差分 s4_df1=diff(df1,4) 对d=1阶差分结果进行k=4步(季节)差分 (2)根据所定差分检验平稳 adfTest(s4_df1,lag=6) 对差分结果进行平稳性检验 (3)ARIMA(p,d,q)中的pq定阶 acf(s4_df1) pacf(s4_df1) (4)建立arima模型 ans=arima(lo…

ARIMA模型——本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型！！！如果数据序列是非平稳的，并存在一定的增长或下降趋势，则需要对数据进行差分处理!ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项； MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数

https://www.cnblogs.com/bradleon/p/6827109.html 文章里写得非常好,需详细看.尤其是arima的举例! 可以看到:ARIMA本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型!!! ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列(Time-series Approach…