可逆自回歸滑動平均模型是2016年全國科學技術名詞審定委員會公布的管理科學技術名詞。
基本介紹
- 中文名：可逆自回歸滑動平均模型
- 外文名：invertible autoregressive moving average model; invertible ARMA model
- 所屬學科：管理科學技術
- 公布年度：2016年
定義,公布時間,出處,
可逆自回歸滑動平均模型是2016年全國科學技術名詞審定委員會公布的管理科學技術名詞。
可逆自回歸滑動平均模型是2016年全國科學技術名詞審定委員會公布的管理科學技術名詞。定義滿足移動平均項的係數多項式的根都位於單位圓條件的自回歸移動平均模型，該模型可以表示成為一個自回歸過程。公布時間2016年，經全國科學...
自回歸滑動平均模型，又名ARMA模型（Auto-Regressive Moving Average Model）。屬於時間序列分析中的一種，20世紀70年代，由美國統計學家金肯（JenKins）和波克斯（Box）提出。ARMA模型簡述 ARMA模型屬於時間序列分析中的一種，20世紀70年代，由美國統計學家金肯（JenKins）和波克斯（Box）提出。模型形式 ARMA(p,q)模型...
的根均在單位圓外，且φ (B)，θ (B)無公共因子，則稱此模型為平穩可逆的自回歸滑動平均模型。ARMA (p，g) 的平穩可逆域：凡使ARMA (p，q)模型 中，的根均在單位圓外，φ (B)與θ(B)無公共因子，其相應的自回歸與滑動平均的係數向量 與 所構成的集合，稱為ARMA (p，q)模型的平穩域和可逆域。例...
自回歸滑動平均系統 回歸滑動平均系統(autoregressive-movingaverage system)簡稱ARMA系統一類隨機系統。回歸滑動平均系統(autoregressive-movingaverage system)簡稱ARMA系統一類隨機系統。離散LTI系統的系統函式在 有限Z平面內既有極點也有零點，稱為自回歸滑動平均系統（ARMA系統），是IIR系統。
求和自回歸滑動平均模型(integrated autore-gressive moving average model)簡稱ARIMA模型一種非平穩時間序列模型。如果時間序列.(t=0，士1, ...)是有一定增長趨勢的非平穩序列，經過差分運算O .x -.x, -.xt-W wt，變為平穩ARMA (p ,婦序列)，則稱x:滿足一階求和自回歸滑動平均模型.若序列w，仍不平穩，...
自回歸滑動平均序列(autoregressive-movingaverage sequence)亦稱自回歸滑動和序列.簡稱ARMA序列一類重要的平穩序列.如果隨機序列X (t) ,t=0，士1，士2 , ... 滿足差分方程 其中u(t),t=(0，士1，士2，…)是方差為a2的白噪聲，A(z)=l+a,z+…+a pzp及B(z)~1 + 6,z+…+ bvzv的零點均在單位圓...
3.2.2 平穩性和可逆性 3.2.3 滑動平均過程（moving average processes）3.2.4 自回歸模型（autoregressive model）3.2.5 自回歸滑動平均模型（autoregressive moving average model）3.3 ARMA建模 3.3.1 模型的識別和定階 3.3.2 模型的參數估計 3.3.3 模型的檢驗 3.3.4 模型的預測 3.4 ARIMA...
3．1 貝葉斯模型比較 3．1．1 邊緣似然 3．1．2 預測密度 3．2 隨機搜尋模型選擇方法 3．2．1 線性回歸模型的變數選擇 3．2．2 自回歸模型的滯後項選擇 3．3 貝葉斯模型平均 3．4 模型選擇的可逆跳MCMC方法 3．4．1 可逆跳MCMC方法 3．4．2 變階數時間序列模型選擇方法 第4章 多元貝葉斯回歸模型 4...
.主要研究Metropolis-Hastings(M-H)算法和Gibbs抽樣算法，將MCMC方法用於回歸分析和具有變點或和門限結構的非線性時間序列模型的統計推斷問題,用貝葉斯隨機搜尋方法和可逆跳MCMC方法估計變點和門限參數，獲取後驗統計量的樣本序列和計算估計量，對所得結論進行模擬和檢驗，結合交叉學科中的實際問題進行數據分析。.本項目...
2.6 線性回歸和一般線性模型 2.7 均方收斂，條件期望和最佳線性預報 2.8 Fourier級數 2.9 Hilbert空間的同構 2.10 L2的完備性 2.11 Fourier級數的補充知識 習題二 第三章 平穩AMAR過程 3.1 因果可逆ARMA過程 3.2 無限階滑動平均過程 3.3 ARMA（p，q）過程自協方差函式的計算 3.4 偏自相關（...
2.6 線性回歸和一般線性模型 2.7 均方收斂，條件期望和 佳線性預報 2.8 Fourier級數 2.9 Hilbert空間的同構 2.10 L2的完備性 2.11 Fourier級數的補充知識 習題二 第三章 平穩AMAR過程 3.1 因果可逆ARMA過程 3.2 無限階滑動平均過程 3.3 ARMA（p，q）過程自協方差函式的計算 3.4 偏自相關（係數）...
2.6 線性回歸和一般線性模型 2.7 均方收斂，條件期望和 佳線性預報 2.8 Fourier級數 2.9 Hilbert空間的同構 2.10 L2的完備性 2.11 Fourier級數的補充知識 習題二 第三章 平穩AMAR過程 3.1 因果可逆ARMA過程 3.2 無限階滑動平均過程 3.3 ARMA（p，q）過程自協方差函式的計算 3.4 偏自相關（係數）...