ARMA 模型(Auto-Regressive and Moving Average Model)是研究時間序列的重要方法,由自回歸模型(簡稱AR模型)與滑動平均模型(簡稱MA模型)為基礎“混合”構成。
在市場研究中常用於長期追蹤資料的研究,如:Panel研究中,用於消費行為模式變遷研究;在零售研究中,用於具有季節變動特徵的銷售量、市場規模的預測等。
ARMA 模型(Auto-Regressive and Moving Average Model)是研究時間序列的重要方法,由自回歸模型(簡稱AR模型)與滑動平均模型(簡稱MA模型)為基礎“混合”構成。
ARMA 模型(Auto-Regressive and Moving Average Model)是研究時間序列的重要方法,由自回歸模型(簡稱AR模型)與滑動平均模型(簡稱MA模型)為基礎“混合”構成。...
1.3.5套用1.4時間序列模型1.4.1前言1.4.2預備知識1.4.3演變趨勢預測方法1.4.4平穩時間序列模型1.4.5ARMA模型的特徵1.4.6時間序列建模的基本步驟1.5灰色預測模型...
9.2.2 強迫振動方程與ARMA時序模型9.2.3 數值算例9.3 本章結論參考文獻第十章 結構動態載荷識別10.1 引言10.2 問題定義10.3 區間分析方法...
20.2 自回歸模型20.3 移動平均模型20.4 ARMA20.5 自回歸分布滯後模型20.6 ARMA模型的Stata命令及實例20.7 誤差修正模型20.8 MA(∞)與滯後運算元...
4.6 ARMA模型的實證分析及套用4.7 實例套用:中國CPI通脹率的AR模型練習4本章參考文獻第5章 非平穩時間序列模型導讀5.1 確定性趨勢模型...
3.2.3 風力發電功率預測的噪聲場合下的ARMA模型 79 3.3 風力發電功率預測的相空間重構法 83 3.3.1 風力發電功率時間序列的混沌屬性 83 3.3.2 基於相...