被解释变量非平稳的问题

ARIMA模型的形式

dds信号发生器我们已经介绍了对于单整序列能够通过d次差分将非平稳序列转化为平稳序列。设 yt 是 d 阶单整序列，即 yt～ I(d)，则

wt 为平稳序列，即 wt～富田事变 I(0) ，于是可以对 wt 建立ARMA(p,q) 模型

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其中

经过d合理化建议活动阶差分变换后的ARMA(p,q) 模型称为ARIMA(p,d,q) 模型(autoregressive integrated moving average models)，式（5.3.42）等价于下式

注：ARIMA模型就是解决解释变量是平稳的，而被解释变量是非平稳的（可以通过d阶差分变平稳）的问题。

应用ARIMA(p, d, q) 模型建模的过程

博克斯—詹金斯提出了具有广泛影响的建模思想，能够对实际建模起到指导作用。博克斯—詹金斯的建模思想可分为如下4个步骤：

（1）对原序列进行平稳性检验，如果序列不满足平稳性条件，可以通过差分变换（单整阶数为d，则进行d阶差分）或者其他变换，如对数差分变换使序列满足平稳性条件；

（2）通过计算能够描述序列特征的一些统计量（如自相关系数和偏自相关系数），来确定ARMA模型的阶数 p 和 q，并在初始估计中选择尽可能少的参数；

（3）估计模型的未知参数，并检验参数的显著性，以及模型本身的合理性；

（4）进行诊断分析，以证实所得模型确实与所观察到的数据特征相符。

对于博克斯—詹金斯建模思想的第3、4dna甲基化检测方法步，需要一些统计量和检验来分析在第2步中的模

型形式选择得是否合适，所需要的统计量和检验如下：

（1）检验模型参数显著性水平的 t 统计量；

（2）为保证ARIMA(p,d,q) 模型的平稳性，模型的特征根的倒数皆小于1；

（3）模型的残差序列应当是一个白噪声序列，可用5.2节中的检验序列相关的方法检验。

本文发布于:2024-09-25 06:16:37，感谢您对本站的认可！

标签：序列模型检验建模差分特征

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