方法如下:
设样本量为 n,假定为 30 , R 里面提供了 var 函数来求样本方差
var 函数的定义是:
但样本方差的定义是
n <- 30x <- rnorm(30)# 样本标准差为print(var(x)*(n/(n-1)))
拟合序列我很喜欢forecast包的auto.arima()函数,输入序列,可以直接帮你定阶。预测可以分静态预测(多步样本外预测),动态预测(一步步样本外预测),每隔一段时间重新估计模型的预测。
方法如下:
设样本量为 n,假定为 30 , R 里面提供了 var 函数来求样本方差
var 函数的定义是:
但样本方差的定义是
n <- 30x <- rnorm(30)# 样本标准差为print(var(x)*(n/(n-1)))
拟合序列我很喜欢forecast包的auto.arima()函数,输入序列,可以直接帮你定阶。预测可以分静态预测(多步样本外预测),动态预测(一步步样本外预测),每隔一段时间重新估计模型的预测。