arima模型白噪声序列怎么算，你好我有一些arima模型上的问题想问问你怎么检验残差序列为白
来源：整理 编辑：八论文 2023-01-12 21:39:35
1，你好我有一些arima模型上的问题想问问你怎么检验残差序列为白
随便哪个窗口，点view菜单，选残差诊断，选择Q检验
2，时间序列分析中模型ar1 ar12 ma1 ma12应该用什么公式表示啊
你好！推荐一个matlab命令lpc（）如有疑问，请追问。ARIMA可以，如果有季节性扰动，就用SARIMA模型来做
3，想对序列建立ARIMA模型结果一阶差分后序列的自相关和偏自相关
你这个先看看一阶差分后是否平稳，确定平稳进行白噪声检验，若确定平稳 出现你所说的情况，那它就属于平稳白噪声序列 信息已经被充分提取。你好！请求指教，我也遇到这个问题了T_T打字不易，采纳哦！
4，eviews软件计算Arma21参数及白噪声方差
在得到参数值那个界面中，参数值下有Sum squared resid 即为残差平方和RSS（计量经济学），方差=RSS/(n-k-1), n为观测值的个数，k为变量个数，该题中为3，代入数据可得到方差值
5，用eviews或spss怎么检验一个时间序列为白噪声序列呢
楼主提取趋势的原因是想让趋势序列平稳化吧？你说要提取时间序列的周期，那就说明去趋势序列还含有周期变动，这样的话它肯定就不是白噪声序列了。如果这样，则首先要对提取趋势后的序列做单位根检验，检验提取趋势后的序列是否平稳。单位根检验的步骤为（eviews）：打开序列，点击view，unit root test ，使用默认选项即可，看输出的P-value，H0为：序列有单位根（不平稳），H1为：没有单位根（平稳）。根据P值做出判断。若去趋势序列平稳了，那就可以对平稳序列建模了，例如ARMA模型，存在周期的话也可以用周期函数拟合，或者使用季节差分的ARMA模型。当这些都完成后，再应该对残差序列做白噪声检验，通过白噪声检验就说明建模完成。白噪声检验的步骤为：打开resid序列，view，correlogram，差分阶数选择level，确定，看q统计量的伴随p值是不是很大就行了。
6，arima模型 B1Byt B表示什么
1． 画出原始数据的时序图从时序图可以看出数据的基本趋势：围绕某水平线波动；围绕某直线波动；呈指数上升或下降趋势；显示出季节性等。根据图形特征初步判断序列为平稳或非平稳的。2． 如序列非平稳，通过相应的变换将其变为平稳序列线性趋势：差分； 指数趋势：先取对数再差分； 季节性：季节差分（建立季节模型）3． 检验变换后序列是否平稳看变换后序列的时序图，相关图，单位根检验，综合分析序列是否平稳。如非平稳，考虑再作一次差分。4． 对平稳序列建立ARMA模型从上一步的相关图初步识别序列应拟合那种模型。通常序列可以选择三种模型中的任意一种，因此要建立三种模型，再从残差平方和，AIC准则函数，DW统计量等指标综合判断最终选定那种模型。（注：建立每种模型时，要从低阶到高阶依次建立，直到增加模型的阶数系数不显著。）列出最终选定模型的估计结果，并画出真实值、拟合值和残差的时序图，分析拟合效果。5． 根据选定模型进行预测根据模型计算递推预测值，如果模型是对变换后的序列建立的，要预测原始序列需对模型的预测结果进行逆变换，从而得到原始序列的预测值。建立组合模型1．画出原始数据的时序图从时序图可以看出数据的基本趋势：围绕某直线波动；呈指数上升或下降趋势；显示出季节性或上面各趋势的组合等。2．对序列建立组合模型拟合步骤：a．先拟合长期趋势（指数函数的加权、多项式函数），直至增加阶数无显著改进；b．对剔除长期趋势的残差序列再拟合循环趋势，直至增加阶数无显著改进；c．对剔除长期趋势和循环趋势的残差序列再拟合ARMA模型；d．将上述三个步骤建立的函数形式组合在一起，估计整个组合函数的参数。最终估计结果就是我们对原始数据拟合的模型，列出估计结果，并画出真实值、拟合值和残差的时序图，分析拟合效果。3．根据模型进行预测预测结果就是原始序列的预测值。
7，spss建立arima模型建模最后一步预测怎么出来的怎么设预测日期
比如你想预测未来五年的，你就把自变量的数据多填5年，其他的什么都不用填，然后依次点击分析，预测，创建模型，保存，选择预测值，下限和上限，你的原数据集里面就会有预测值了arima模型在spss中的操作 arima，就是autoregressive integrated moving-average model，中文应该叫做自动回归积分滑动平均模型，它主要使用与有长期趋势与季节性波动的时间序列的分析预测中。 arima有6个参数，arima (p,d,q)(sp,sd,sq)，后三个是主要用来描述季节性的变化，前三个针对去除了季节性变化后序列。为了避免过度训练拟合，这些参数的取值都很小。p与sp的含义是一个数与前面几个数线性相关，这两参数大多数情况下都取0, 取1的情况很少，大于1的就几乎绝种了。d与sd是差分，difference，d是描述长期趋势，sd是季节性变化，这两个参数的取值几乎也都是0，1，2，要做几次差分就取几作值。q与sq是平滑计算次数，如果序列变化特别剧烈，就要进行平滑计算，计算几次就取几做值，这两个值大多数情况下总有一个为0，也很少超过2的。 arima的思路很简单，首先用差分去掉季节性波动，然后去掉长期趋势，然后平滑序列，然后用一个线性函数+白噪声的形式来拟合序列，就是不断的用前p个值来计算下一个值。用spss来做arima大概有这些步骤：1定义日期，确定季节性的周期，菜单为data-define dates2画序列图来观察数值变化，菜单为graph-sequence / time series - autoregressive3若存在季节性波动，则做季节性差分，graph- time series - autoregressive，先做一次，返回2观察，如果数列还存在季节性波动，就再做一次，需要做几次，sd就取几4若观察到差分后的数列中有某些值远远大于平均值，则需要做平滑，做几次sq就取几5然后看是否需要做去除长期趋势的差分，确定p与sp6然后在arima模型中测试是否存在其他属性影响预测属性，如果approx sig接近0，则说明该属性可以加入模型，作为独立变量，值得注意的是，如果存在突变，可以根据情况自定义变量，这个在判断突变的原因比重时特别有用。7然后用以确定的参数与独立变量进行拟合预测。8最后，用graph- time series - autoregressive来判断一下拟合产生的误差err，如果不存在明显特征，可以看作是无规律的随机白噪声，就可以认为建模成功。9最后使用arima模型进行预测即可感觉在电信行业的kpi预测中，最有应用前景的是第六步，除了可以找到那些变量对目标值有影响外，还能确定在目标属性的变化中，不同原因的影响比例，如多少程度是由于竞争对手的失误，多少程度是因为自己表现好，多少程度是因为市场大环境变化了。此外，通过预测值，可以指导计划的编制和指标的制定，还能起到一点业务预警的作用。意义并不是很大，不过总比没有好~~
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arima模型白噪声序列怎么算
