Ventajas y desventajas del modelo Arima
Introducción al modelo ARIMA
1. El llamado modelo ARIMA se refiere a convertir series de tiempo no estacionarias en series de tiempo estacionarias y luego convertir la variable dependiente solo a su valor rezagado. y error aleatorio Modelo establecido mediante la regresión del valor presente y el valor rezagado de un artículo.
2. El nombre completo del modelo ARIMA se llama modelo de media móvil autorregresiva y el nombre completo es (ARIMA, AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel). También conocido como ARIMA (p, d, q), es el modelo más común entre los modelos estadísticos utilizados para el pronóstico de series temporales.
3. AR, MA y ARMA se utilizan en series de tiempo donde los datos originales son estacionarios. ARIMA se aplica a series temporales que son estacionarias después de la diferencia de datos originales. Las series de tiempo son diferentes AR (modelo autorregresivo), AR (p) y modelo autorregresivo de orden p. MA (modelo de media móvil), MA(q), modelo de media móvil de orden q.
4. La idea básica del modelo ARIMA es considerar la secuencia de datos formada por el objeto de predicción a lo largo del tiempo como una secuencia aleatoria y utilizar un determinado modelo matemático para describir aproximadamente esta secuencia. Una vez identificado, este modelo puede predecir valores futuros a partir de los valores pasados y presentes de la serie temporal. Tecnología de análisis de datos: sistema de modelo AR/MA/ARMA/ARIMA para análisis de series de tiempo
1 Debido a las deficiencias de la tecnología tradicional de análisis de series de tiempo (método de descomposición de series de tiempo), los estadísticos han desarrollado un tiempo más general. Los métodos de análisis de series, entre los cuales AR/MA/ARMA/ARIMA jugaron un papel muy importante en este proceso de desarrollo. Hasta ahora, todos juegan un papel importante en la vida laboral real.
2. Las series de tiempo se refieren a un conjunto de datos medidos en tiempo continuo. Su definición matemática es un conjunto de vectores x(t), t=0, 1, 2, 3,.. t representa el punto de tiempo en el que se ubican los datos y x (t) es un conjunto de variables aleatorias dispuestas en orden cronológico (medidas).
3. El modelo ARIMA está diseñado para modelar series temporales no estacionarias. En otras palabras, para establecer un modelo ARMA para una serie temporal no estacionaria, primero debe transformarla en una serie temporal estacionaria mediante diferencias y luego construir un modelo ARMA. El principio del modelo ARIMA. Como se mencionó anteriormente, el modelo ARIMA es en realidad una combinación del modelo AR y el modelo MA.
4. Se aplican diferentes objetos de aplicación AR, MA y ARMA a series de tiempo donde los datos originales son estacionarios. ARIMA se aplica a series temporales que son estacionarias después de la diferencia de datos originales. Las series de tiempo son diferentes AR (modelo autorregresivo), AR (p) y modelo autorregresivo de orden p.
5. Obviamente, el modelo ARMA describe un sistema lineal invariante en el tiempo. ? Un proceso ARMA con orden AR p y orden MA Q a menudo se escribe como ARMA (p, q). El modelo ARIMA, modelo diferencial de media móvil autorregresiva (deslizante también se traduce como móvil), también conocido como modelo combinado de media móvil autorregresiva, es uno de los métodos de análisis de predicción de series temporales. El modelo de regresión de componentes principales puede predecir y el modelo de predicción ARIMA de series de tiempo también se usa para predecir, ellos...
Definición de serie de tiempo Definición 1: Una serie de tiempo es un conjunto de datos estadísticos, de acuerdo con el orden de su aparición tiempo Secuencia en orden. Definición 2: La secuencia de observaciones consecutivas del mismo fenómeno en diferentes momentos se denomina serie temporal.
Se suele utilizar para predecir valores futuros de datos de series temporales, como precios de acciones, cambio climático, etc. El pronóstico de series de tiempo generalmente utiliza métodos estadísticos para construir modelos de series de tiempo, como ARIMA (modelo de promedio móvil autorregresivo) y ETS (modelo de suavizado exponencial).
El modelo Arima se llama modelo diferencial de media móvil autorregresiva: el modelo Arima es un famoso método de pronóstico de series de tiempo propuesto por Box y Jenkins a principios de la década de 1970, por lo que también se llama modelo Box-jenkins. modelo box-jenkins y modelo box-jenkins-método Jenkins.