arima模型pq怎么确定

确定ARIMA模型中的p和q需要进行模型识别和参数估计。

模型识别要求我们确定ARIMA模型的阶数，即p和q的取值。可以使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来帮助我们确定p和q的取值。具体步骤如下：

1. 对时间序列进行平稳性检验，如果序列不平稳，需要进行差分，直到序列平稳。

2. 绘制平稳时间序列的ACF和PACF图像。

3. 根据ACF和PACF的图像特征来确定p和q的取值。一般情况下，当ACF在滞后阶数p处截尾，PACF在滞后阶数q处截尾，且p和q的取值不能超过10时，可以确定ARIMA模型的阶数。

参数估计是指对确定好的ARIMA模型进行参数估计，得到最终的模型。可以使用极大似然估计法或最小二乘法进行参数估计。

相关问题

arima模型中怎么判断pq

ARIMA模型中的pq是指自回归项和移动平均项的阶数。通常的做法是通过观察自相关图和偏自相关图来确定ARIMA模型的参数。其中自相关图可以帮助我们确定移动平均项的阶数q，偏自相关图可以帮助我们确定自回归项的阶数p。下面是一个基本的流程：

1. 绘制原始时间序列的自相关图和偏自相关图。
2. 根据自相关图和偏自相关图的趋势，确定可能的ARIMA模型的参数范围。
3. 通过网格搜索或其他方法来确定最佳的ARIMA模型参数。
4. 使用确定的ARIMA模型进行预测，并评估模型的性能。

需要注意的是，该流程只是一个基本的参考，具体的模型选择应该根据数据的特征和实际应用场景来确定。

arma模型的pq如何选取matlab

在 MATLAB 中，可以使用 `arima()` 函数来拟合 ARMA 模型。该函数需要指定模型阶数 p 和 q。

为了选择合适的 p 和 q 值，可以考虑以下几种方法：

1. 自相关函数 (ACF) 和 偏自相关函数 (PACF)：绘制时间序列的 ACF 和 PACF 图，观察截尾特征，以此确定 p 和 q 的大致范围。

2. 信息准则：比如 AIC (赤池信息准则)、BIC (贝叶斯信息准则) 等。这些准则可以用来比较不同 p 和 q 值对模型拟合的优劣，选择最优的 p 和 q 值。

3. 网格搜索：针对一定的 p 和 q 范围，通过遍历所有可能的组合来寻找最优的 p 和 q 值。

下面是一个基于 AIC 准则的 ARMA 模型阶数选择示例：

data = % 输入时间序列数据
max_p = 5;
max_q = 5;
AIC = zeros(max_p, max_q);
for p = 1:max_p
    for q = 1:max_q
        mdl = arima(p, 0, q); % 构建 ARMA 模型
        [fit,~,logL] = estimate(mdl, data);
        AIC(p,q) = 2*logL+2*(p+q)/numel(data);
    end
end
[minAIC, idx] = min(AIC(:));
[p_idx, q_idx] = ind2sub([max_p,max_q], idx);
fprintf('Best ARMA model has p=%d, q=%d\n', p_idx, q_idx);

该示例中，我们首先给定了 p 和 q 的最大值，然后使用两层嵌套循环来遍历所有可能的组合。每次循环中，我们使用 `arima()` 函数构建 ARMA 模型，并使用 `estimate()` 函数拟合模型。然后计算 AIC 准则值，并存储到一个矩阵中。最后，我们找到矩阵中 AIC 值最小的位置，即为最优的 p 和 q 值。

当然，这只是一个简单的示例，实际中还需要根据具体问题进行调整和优化。