𝑦′ 𝑡 = (1 − 𝐿)𝑑 𝑦𝑡, 𝐿𝑖𝑦𝑡 = 𝑦𝑡−i
时间: 2024-01-17 20:04:06 浏览: 24
这是一段命令行代码,通过运行该代码,会将当前目录切换到"c:\\users\\\xe5\x8d\x8e\xe4\xb8\xba\\",然后编译名为"untitled-1.c"的C语言源文件到可执行文件"untitled-1.exe",最后运行"untitled-1.exe"。代码的输出显示编译器出现了错误,退出码为1,运行时间为0.205秒。
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𝑦′ 𝑡 = 𝛼0 + ∑𝑝 𝑖=1 𝛼𝑖𝑦′ 𝑡−𝑖 + 𝜀𝑡 + ∑𝑞 𝑖=1 𝛽𝑖𝜀𝑡−�
这是一个时间序列模型的表达式,其中𝑦′(𝑡)表示在时间𝑡的一阶导数,𝛼0是常数项,∑𝑝𝑖=1𝛼𝑖𝑦′(𝑡−𝑖)表示过去𝑝个时间点的一阶导数的加权和,𝜀𝑡表示误差项,∑𝑞𝑖=1𝛽𝑖𝜀𝑡−𝑖表示过去𝑞个时间点的误差项的加权和。这个模型可以用来对时间序列数据进行预测或分析。
ARIMA模型中𝑦′ 𝑡 = 𝛼0 + ∑𝑝 𝑖=1 𝛼𝑖𝑦′ 𝑡−𝑖 + 𝜀𝑡 + ∑𝑞 𝑖=1 𝛽𝑖𝜀𝑡−i的含义
在ARIMA模型中,𝑦′_𝑡 表示时间序列数据的差分序列,表示原始时间序列数据在时间上的一阶差分。
𝛼_0 是ARIMA模型中的常数项,表示时间序列数据在没有自回归项和移动平均项的情况下的平均值。
∑𝑝 𝑖=1 𝛼_𝑖 𝑦′_𝑡−𝑖 表示AR(自回归)项,其中 p 是自回归项的阶数。𝛼_𝑖 是自回归系数,表示时间序列数据在过去时间点的差分值对当前差分值的影响程度。𝑦′_𝑡−𝑖 表示过去时间点的差分值。
𝜀_𝑡 是ARIMA模型中的白噪声,表示时间序列数据的随机误差项,服从均值为0、方差为常数的正态分布。
∑𝑞 𝑖=1 𝛽_𝑖 𝜀_𝑡−𝑖 表示MA(移动平均)项,其中 q 是移动平均项的阶数。𝛽_𝑖 是移动平均系数,表示随机误差项在过去时间点的影响程度。𝜀_𝑡−𝑖 表示过去时间点的随机误差项。
这个公式表示ARIMA模型对时间序列数据的建模。通过自回归项和移动平均项来描述时间序列数据的相关性和随机性,其中 p 和 q 分别表示自回归项和移动平均项的阶数。通过拟合ARIMA模型,可以预测未来时间点的时间序列数据。
需要注意的是,在实际应用中,根据时间序列数据的特性和模型的拟合效果,可以调整ARIMA模型的阶数和系数,以获得更好的预测结果。