廣義線性自回歸預測模型（generalized linear auto regressive forecasting model ）是2016年公布的管理科學技術名詞。
基本介紹
- 中文名：廣義線性自回歸預測模型
- 外文名：generalized linear auto regressive forecasting model
- 所屬學科：管理科學技術
- 公布時間：2016年
定義,出處,
定義
兼有自回歸過程和外生變數的預測模型。
出處
《管理科學技術名詞》第一版。
廣義線性自回歸預測模型（generalized linear auto regressive forecasting model ）是2016年公布的管理科學技術名詞。
廣義線性自回歸預測模型（generalized linear auto regressive forecasting model ）是2016年公布的管理科學技術名詞。定義兼有自回歸過程和外生變數的預測模型。出處《管理科...
在數學建模領域，徑向基函式網路（Radial basis function network，縮寫 RBF network）是一種使用徑向基函式作為激活函式的人工神經網路。徑向基函式網路的輸出是輸入的徑向基函式和神經元參數的線性組合，廣義回歸神經網是基於徑向基函式網路一種改進。廣義回歸神經網路也可以可以通過徑向基神經元和線性神經元來設計。簡介 ...
階梯式廣義預測控制（Stair-like generalized predictive control ）多個固定模型可以提高系統的暫態性能，常規自適應模型可以保證系統的穩定性，可重新賦初值的自適應模型可以進一步提高系統的暫態性能，同時採用傳統的參數模型(如CARIMA模型)，參數的數目較少，對於過程參數慢時變的系統，易於線上估計參數的。背景 廣義預測...
第四章 平穩線性ARMA模型 第一節 隨機過程的基本概念 第二節 ARMA模型與相應平穩隨機過程 第三節 線性ARMA模型的建立 第四節 預測 第五節 季節性ARMA模型 第五章 波動率模型 第一節 波動率模型概述 第二節 自回歸條件異方差模型（ARCH）第三節 廣義自回歸條件異方差模型（ARCH）第四節 非對稱條件異方差模型...
廣義線性模型 1. 熟悉多元線性回歸的基本原理；2.定義指數分布簇，證明binomial, Poisson, exponential, gamma, normal等分布可以寫成指數分布簇形式；3. 推導指數分布簇的散度參數、均值函式和方差函式形式，推導其數值特徵；4. 推導連線函式和典則連線函式；5. 解釋線性預測函式的含義；6. 推導GLM似然函式，給出...
前人研究的基礎上，採用線性自回歸方法，給出感測器數據流的預測模型，並提出一種預測模型自動調整策略，以便在預測誤差超過預先設定的閾值時，自動調整預測模型，從而提高分散式光纖感測器信息的質量，並在數據出現異常情況時能夠進行有效修正，在一定程度上降低了光纖檢測系統的缺陷發生率，避免了大量的現場工作。分散式光纖...
本書包括：經濟與金融計量分析緒論；描述性統計及其Python套用；參數估計及其Python套用；假設檢驗及其Python套用；相關分析與一元回歸分析及其Python套用；多元回歸分析及其Python套用；多重共線性及其Python套用；異方差及其Python套用；自相關及其Python套用；時間序列分析ARMA模型及其Python套用；廣義自回歸條件異方差模型(GARCH...
2.7.1 嶺回歸55 2.7.2 最小絕對值收縮和選擇運算元56 2.7.3 在R語言裡實現正則化57 2.8 小結59 第3章 邏輯回歸61 3.1 利用線性回歸進行分類61 3.2 邏輯回歸入門63 3.2.1 廣義線性模型63 3.2.2 解釋邏輯回歸中的係數64 3.2.3 邏輯回歸的假設65 3.2.4 最大似然估計65 3.3 預測...
《計量經濟學中級教程 （第2版）》是2013年印刷的圖書，主要內容包括經典線性回歸模型等。圖書簡介 本書共十章。主要內容包括經典線性回歸模型，經典假設條件不滿足時的問題與對策，極大似然估計、非線性估計和廣義矩估計，設定檢驗與模型選擇，分布滯後模型和自回歸模型，聯立方程模型，時間序列分析，面板數據模型，定性...
1．3．3 自回歸模型 18 1．3．4 自回歸滑動平均模型 19 1．4 時間序列預測方法 19 1．4．1 均值預測法 19 1．4．2 樸素預測法 19 1．4．3 滑動平均法 20 1．4．4 指數平滑法 20 1．4．5 模型預測法 20 1．5 案例分析：投資組合 21 習題 21 第 2章 線性時間序列模型 23 本章導讀 23 2...
第三節多重共線性問題的解決 4.3.1克服多重共線性的一些常用方法 4.3.2追加樣本信息 4.3.3嚴格的線性約束 4.3.4嶺回歸 4.3.5主分量回歸法 習題4 第五章違背高斯-馬爾柯夫假設的模型處理 第一節存在異方差干擾的模型處理 5.1.1存在異方差和自相關干擾的參數的最小二乘估計 5.1.2廣義最小二乘估計...
第三章 滑動平均模型與自回歸滑動平均模型 滑動平均模型 自回歸滑動平均模型 廣義ARMA模型和ARIMA模型介紹 第四章 均值和自協方差函式的估計 均值的估計 自協方差函式的估計 白噪聲檢驗 第五章 時間序列的預報 最佳線性預測的基本性質 非決定性平衡序列及其Wold表示 時間序列的遞推預測 ARMA序列的遞推預測 第六章 ...
3.4 序列的預測 84 3.4.1 預測準則 84 3.4.2 自回歸移動平均模型的預測 87 習題 3 92 第 4 章 數據的分解和平滑 95 4.1 序列分解原理 95 4.1.1 平穩序列的 Wold 分解 95 4.1.2 一般序列的 Cramer 分解 96 4.1.3 數據分解的形式 97 4.2 趨勢擬合法 99 4.2.1 線性擬合 ...
第十八章 自回歸條件異方差（ARCH）模型 273 §18.1 ARCH模型 273 §18.2 ARCH效應檢驗 274 §18.3 ARCH模型的參數估計 281 §18.4 廣義自回歸條件異方差模型 284 第十九章 向量自回歸模型（VAR模型） 289 §19.1 向量自回歸模型的概念 289 §19.2 VAR(P)的建立與估計 290 §19.3 預測 295...
第十章 非線性模型 110 第一節 二個連續變數之間的相互作用 110 第二節 簡單非線性模型的參數估計 113 第三節 邏輯增長曲線(Logistic growth curve) 114 第十一章 異方差性(Heteroskedasticity) 118 第一節 異方差的檢驗 118 第二節 懷特(White)對異方差的修正 123 第三節 廣義最小二乘法(加權...
第三節 自相關的後果 第四節 自相關的診斷 一、圖示法 二、杜賓-瓦特森（D.W.）檢驗 三、自回歸模型的自相關檢驗 第五節 補救措施 一、廣義差分法 二、如何估計？第六節 廣義差分法的套用 思考與練習題 第六章 多重共線性 第一節 多重共線性的概念 一、多重共線性的定義 二、多重共線性產生的原因 ...