2023高教社杯数学建模国赛C题AR

时间: 2023-09-19 22:09:57 浏览: 220
ARIMA模型是一种常用于时间序列分析和预测的统计模型。其中,ARIMA的AR表示自回归,MA表示移动平均,I表示差分。在选择ARIMA模型的阶数时,可以使用自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)的图形分析方法。 ACF是一种衡量序列自相关性的统计量,可以通过绘制ACF图来观察序列中不同滞后阶数的相关性。PACF则是对序列进行一阶差分后的自相关函数,可以通过绘制PACF图来观察序列的自相关性。 选择ARIMA模型的阶数需要根据ACF和PACF图形分析的结果来确定。例如,如果在ACF图上,滞后阶数大于等于3时出现显著的截尾,则可以考虑AR模型的阶数为2或3。而在PACF图上,滞后阶数大于等于3时出现显著的截尾,则可以考虑MA模型的阶数为2或3。 综合ACF和PACF的分析结果,可以确定ARIMA模型的阶数(p、d、q)。其中,p表示AR模型的阶数,d表示差分的阶数,q表示MA模型的阶数。 在实际建模中,一般还需要进行模型拟合,并对拟合结果进行评估和验证。这可以通过观察残差图、检验残差的自相关性和正态性等来进行。 总之,选择ARIMA模型的阶数是一个通过ACF和PACF图形分析的过程,根据序列的自相关性和差分后的自相关性来确定AR和MA模型的阶数。然后进行模型拟合和验证,最终得到一个适用于时间序列分析和预测的ARIMA模型。
相关问题

2023高教社杯数学建模国赛C题

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2023高教社杯 国赛数学建模C题思路

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