r语言arima预测结果写成公式d=1,q=p=0。该模型是随机游走模型(醉汉模型)x(t)=x(t-1)+ξ(t)E(ξ(t))=0,var(ξ(t))=σ^2,E(ξ(t)ξ(s))=0,s不等于tE(x(s)ξ(t))=0,任意s回答于 2022-06-01 时间序2023-02-24Python210
R语言做时间序列分析时,summary给出的结果都是什么意思啊?这个是自动适应参数估计的结果。模型估计为ARIMA(4,0,2),即ARMA(4,2)系数为:ar1 ar2 ar3ar4ma1ma2-0.55050.23160.0880-0.4325-0.19442023-02-23Python120
向大神求助R中ArchTest和KS Test结果的含义public class Person {public String namepublic int agepublic double heightpublic Person(){System.out.println("姓名=&qu2023-02-23Python190
90-预测分析-R语言实现-时间序列1时间序列(time series)是随机变量Y 1 、Y 2 、……Y t 的一个序列,它是由等距的时间点序列索引的。 一个时间序列的均值函数就是该时间序列在某个时间索引t上的期望值。一般情况下,某个时间序列在某个时间索引t 1 的均2023-02-23Python120
r语言arima预测结果写成公式d=1,q=p=0。该模型是随机游走模型(醉汉模型)x(t)=x(t-1)+ξ(t)E(ξ(t))=0,var(ξ(t))=σ^2,E(ξ(t)ξ(s))=0,s不等于tE(x(s)ξ(t))=0,任意s回答于 2022-06-01举一个例2023-02-23Python840
R语言的ADF函数检验平稳性的结果应该怎么判断这个结果怎么了?不是你想要的?P-value好大,意味着有很大几率,你检验的序列是unit root。 至于用fisher-chi-square,或者 Choi Z-stat,这个是你自己选择的把。不过这两个test 和普通的ADF tes2023-02-23Python120
R语言的ADF函数检验平稳性的结果应该怎么判断这个结果怎么了?不是你想要的?P-value好大,意味着有很大几率,你检验的序列是unit root。 至于用fisher-chi-square,或者 Choi Z-stat,这个是你自己选择的把。不过这两个test 和普通的ADF tes2023-02-23Python220
R语言的ADF函数检验平稳性的结果应该怎么判断这个结果怎么了?不是你想要的?P-value好大,意味着有很大几率,你检验的序列是unit root。 至于用fisher-chi-square,或者 Choi Z-stat,这个是你自己选择的把。不过这两个test 和普通的ADF tes2023-02-23Python160
什么是量化交易?量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。 时间序列(time2023-02-23Python140
金融时间序列分析用R语言建立AR模型?!对R做平稳性检验,结果显示,在5%的显著性水平下接受拒绝原假设,表明不存在 ... 在建立计量经济模型时,总要选择统计性质优良的模型对上证指数收益率序列AR(3)模型进行条件异方差的ARCHLM检验(滞后8阶),结果给出 AR模型的参数估计2023-02-23Python870
如何用R为MA模型模拟观察值在R语言中输入以下内容:x1R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。MA模型(movingaveragemodel)滑动平均模型,模型参量法谱分2023-02-23Python150
R语言 时间序列确定时间序列的周期一般用的是谱分析,小波分析方法,这些一般在网上能搜到相关文献!时间序列是否平稳,ARMA(p,q)中的p,q的确定,这些方法在王文圣,丁晶等著作《随机水文学》中有详细介绍,中国水利水电出版社,第二版,你所提及的内容都有介绍2023-02-23Python130
机器学习模型评价指标及R实现机器学习模型评价指标及R实现1.ROC曲线考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative)。对一个二分问题来说,会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive)2023-02-23Python130
r语言怎么进行adf检验代码对原始时间序列进行检验,此时第二项选level,第三项选None。没通过检验,说明原始时间序列不平稳。2、对原始时间序列进行一阶差分后再检验,即第二项选1stdifference,第三项选intercept,若仍然未通过检验,则需要进行二次2023-02-23Python210
r语言怎么进行adf检验代码对原始时间序列进行检验,此时第二项选level,第三项选None。没通过检验,说明原始时间序列不平稳。2、对原始时间序列进行一阶差分后再检验,即第二项选1stdifference,第三项选intercept,若仍然未通过检验,则需要进行二次2023-02-23Python130
90-预测分析-R语言实现-时间序列1时间序列(time series)是随机变量Y 1 、Y 2 、……Y t 的一个序列,它是由等距的时间点序列索引的。 一个时间序列的均值函数就是该时间序列在某个时间索引t上的期望值。一般情况下,某个时间序列在某个时间索引t 1 的均2023-02-23Python200
90-预测分析-R语言实现-时间序列1时间序列(time series)是随机变量Y 1 、Y 2 、……Y t 的一个序列,它是由等距的时间点序列索引的。 一个时间序列的均值函数就是该时间序列在某个时间索引t上的期望值。一般情况下,某个时间序列在某个时间索引t 1 的均2023-02-23Python160
90-预测分析-R语言实现-时间序列1时间序列(time series)是随机变量Y 1 、Y 2 、……Y t 的一个序列,它是由等距的时间点序列索引的。 一个时间序列的均值函数就是该时间序列在某个时间索引t上的期望值。一般情况下,某个时间序列在某个时间索引t 1 的均2023-02-23Python130
90-预测分析-R语言实现-时间序列1时间序列(time series)是随机变量Y 1 、Y 2 、……Y t 的一个序列,它是由等距的时间点序列索引的。 一个时间序列的均值函数就是该时间序列在某个时间索引t上的期望值。一般情况下,某个时间序列在某个时间索引t 1 的均2023-02-23Python130
r语言中forecast.arima和predict的区别举一个例子吧,比如月度的数据,就是周期为12,它有季节影响。先对其1阶12步差分,通过看acfpac f看是简单加法模型,还是乘法季节模型如果是乘法模型那就要对季节部分模拟arima模型 季节部分的arima是以周期位置的acf pac2023-02-23Python80