arima模型参考文献

以下是ARIMA模型的一些参考文献：

1. Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1970). Time series analysis: forecasting and control. Oakland, CA: Holden-Day.

2. Brockwell, P. J., & Davis, R. A. (1991). Time series: theory and methods. New York: Springer-Verlag.

3. Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: principles and practice (2nd ed.). OTexts.

4. Lütkepohl, H. (2005). New introduction to multiple time series analysis. Berlin: Springer.

5. Wei, W. W. S. (2006). Time series analysis: univariate and multivariate methods (2nd ed.). Boston: Pearson Education.

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相关问题

关于arima模型的外文参考文献

ARIMA模型是一种经典的时间序列预测模型，常用于分析和预测具有趋势和季节性的数据。以下是几篇外文参考文献，对ARIMA模型进行了深入研究和应用。

1. Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1976). Time series analysis: forecasting and control. San Francisco: Holden-Day.
这本经典的著作是ARIMA模型的开山之作。它详细介绍了ARIMA模型的理论基础和实际应用，并提供了许多实例和案例研究，使读者能够全面了解ARIMA模型的原理和操作。

2. Adhikari, R., & Agrawal, R. K. (2013). Time series forecasting using ARIMA model. International Journal of Computer Applications, 70(16), 23-28.
该论文讨论了如何使用ARIMA模型进行时间序列预测。它介绍了ARIMA模型的基本原理和参数选择方法，并通过实际数据进行了案例研究，验证了ARIMA模型在时间序列预测中的有效性。

3. Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: principles and practice. OTexts.
这本在线教材详细介绍了ARIMA模型的原理、应用和扩展。它解释了ARIMA模型的基本假设和参数估计方法，并讨论了如何处理季节性数据和非平稳时间序列。此外，它还介绍了其他相关的时间序列预测方法和模型选择准则。

4. Makridakis, S., Wheelwright, S. C., & Hyndman, R. J. (1998). Forecasting: methods and applications. John Wiley & Sons.
这本经典的预测学教材介绍了各种时间序列预测方法，包括ARIMA模型。它讨论了ARIMA模型的应用范围、建模过程和参数选择方法，并提供了实际数据的案例分析，以帮助读者理解ARIMA模型在实践中的应用。

这些外文文献提供了关于ARIMA模型的广泛信息，包括理论基础、实际应用和案例研究。研究者和实践者可以通过阅读这些文献来深入了解ARIMA模型，并将其应用于时间序列预测和数据分析中。

ARIMA 参考文献

在ARIMA模型的参考文献中，存在多种方法和工具可以用来检验自相关性和残差的分布情况。其中一种常用的方法是德宾-沃森（Durbin-Watson）检验。德宾-沃森检验是一种用于检验一阶自相关性的方法，通过计算统计量DW的值来判断数据是否存在自相关性。当DW值显著接近于0或4时，表示存在自相关性；当接近于2时，表示不存在自相关性。

另一个方法是观察ARIMA模型的残差是否满足平均值为0且方差为常数的正态分布，并检验连续残差是否存在自相关性。这可以通过绘制自相关图和偏自相关图来进行观察和判断。

在Python中，可以使用statsmodels库来进行ARIMA模型的分析和检验。在导入相应库之后，可以使用statsmodels的函数和方法来计算DW统计量、绘制自相关图和偏自相关图，并进行ARIMA模型的拟合和分析[3]。

综上所述，ARIMA模型的参考文献包括德宾-沃森检验、自相关图和偏自相关图的绘制，以及Python中的statsmodels库。这些方法和工具可以帮助我们判断数据是否存在自相关性，并进行ARIMA模型的拟合和分析。