AR，MA，ARMA，ARX，ARMAX有什么区别
armax模型是用于预测误差估计的，而arma模型是自回归移动平均模型
AR可以用ar或arx函数实现；MA、ARMA可用armax函数。
ARIMA（p,d,q）模型是ARMA（p,q）模型的扩展ARMA谱估计
线性系统可以用线性差分方程进行描述，这种差分模型就是自回归----滑动平均模型（AutoRegression----Moving Average,ARMA ）。
：任何一个有理式的功率谱密度都可以用一个ARMA随机过程的功率谱密度精确逼近。
？？ARMA模型定义若离散随机过程{x（n）}服从线性差分方程x（n）+Ai*x（n-i）=e（n）+Bj*e（n-j）
式中i=1,2,…p;j=1,2,…q;e（n）是一离散白噪声，则称{x（n）}为ARMA过程，而上式称为ARMA模型。
系数和分别称为自回归（AR）参数和滑动平均（MA）参数，而p和q分别叫做AR阶数和MA阶数。
显然，ARMA模型描述的是一个时不变的线性系统。
？？具有AR阶数p和MA阶数Q的ARMA过程常记作用ARMA（p,q）。
ARIMA模型，差分自回归滑动平均模型（滑动也译作移动），又称求合自回归滑动平均模型，时间序列预测分析方法之一。
ARIMA（p,d,q）中，AR是自回归，p为自回归项数；
MA为滑动平均，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。
AR、 MA和ARMA三者之间是什么样的关系呢
对于时间序列分析中的平稳时间序列，MA（移动平均）和AR（自回归）模型可以通过数学公式进行互相转化，而ARMA（自回归移动平均）模型则可以由AR和MA模型组合得到。具体来说，如果一个时间序列是MA(q)模型，则它可以表示为一个白噪声序列与滞后误差项的线性组合；如果这个时间序列是AR(p)模型，则它可以表...
数据分析技术:时间序列分析的AR\/MA\/ARMA\/ARIMA模型体系
1、因为传统时间序列分析技术（时间序列分解法）的缺陷，所以统计学家开发出更为通用的时间序列分析方法，其中AR\/MA\/ARMA\/ARIMA在这个发展过程中扮演了非常重要的角色，直到现在，它们都在实际工作生活中发挥重要作用。2、时间序列是指一组在连续时间上测得的数据，其在数学上的定义是一组向量x(t)，t=...
AR,MA,ARMA,ARX,ARMAX有什么区别
ARIMA（p,d,q）中，AR是自回归，p为自回归项数；MA为滑动平均，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。
时间序列2 AR,MA,ARMA
式中 为偏自相关系数， 为自相关系数矩阵， 为将 中 列换成自相关系数向量，故当 时， ， AR 偏自相关系数 阶截尾。可以看出， MA 自相关系数 阶截尾 特征根 逆转形式为 式中 MA 模型偏自相关系数拖尾 式中 ARMA 模型自相关系数，偏自相关系数均拖尾 对于模型，均为平稳模型 ...
急切需求---想知道时间序列AR\/MA\/ARMA的使用条件、范围。万谢!_百度...
AR模型适用于数据趋向于平稳的预测，即数据的变化为始终围绕一个值进行变化，并且不具有随机性。ARMA模型又称为平稳的自回归移动平均模型，适用于那种数据整体呈平稳上升趋势的，非平稳的但是一次差分或者两次差分后可以变为第一种AR模型的
数据分析技术:时间序列分析的AR\/MA\/ARMA\/ARIMA模型体系
自回归移动平均模型由两部分组成：自回归部分和移动平均部分，因此包含两个阶数，可以表示为ARMA(p,q)，p是自回归阶数，q为移动平均阶数，回归方程表示为：从回归方程可知，自回归移动平均模型综合了AR和MA两个模型的优势，在ARMA模型中，自回归过程负责量化当前数据与前期数据之间的关系，移动平均过程负责...
arma模型和arma- p模型的区别?
1、运用对象不同 AR，MA，ARMA都是运用于原始数据是平稳的时间序列。ARIMA运用于原始数据差分后是平稳的时间序列。2、时间序列不同 AR(自回归模型)，AR ( p) ，p阶的自回归模型。MA(移动平均模型)，MA(q)，q阶的移动平均模型。ARIMA(差分自回归移动平均模型)。3、平稳性差别 ARMA模型的平稳性...
arma是什么意思(arma模型平稳的含义是什么)
ARMA模型平稳的含义（Auto-RegressiveandMovingAverageModel）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模...
arma模型,ar模型,ma模型有什么本质上的区别
ar模型是建立当前值和历史值之间的联系，ma模型是计算ar部分的误差的累计，arma是两者的和。
疏系数模型ARIMA((1,4),0,1)是指ARMA模型缺省了系数()?
疏系数模型ARIMA((1,4),0,1)是指ARMA模型，其中AR部分的阶数为1，MA部分的阶数为0，并且差分阶数为4。该模型缺省了自回归系数。
乜雄硫唑： ar模型是建立当前值和历史值之间的联系,ma模型是计算ar部分的误差的累计,arma是两者的和.
江川县19240974686： 基于Matlab环境,实现AR,MA,ARMA 模型 - ？
乜雄硫唑： AR可以用ar或arx函数实现;MA、ARMA可用armax函数.
江川县19240974686： ARIMA模型的介绍 - ？
乜雄硫唑： 全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法1,所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法.其中...
江川县19240974686： ARMA模型的定义 - ？
乜雄硫唑： ARMA模型(auto regressive moving average model)自回归滑动平均模型,模型参量法高分辨率谱分析方法之一.这种方法是研究平稳随机过程有理谱的典型方法,适用于很大一类实际问题.它比AR模型法与MA模型法有较精确的谱估计及较...
江川县19240974686： 是不是所有时间序列都能建立AR,MA或者ARMA模型 - ？
乜雄硫唑： 当然不是,这三个模型都有最基本的关于序列稳定性的假设.也就是说如果一个时间序列不稳定是没有办法建以上三个模型的
江川县19240974686： 什么是功率谱估计的参数方法 - ？
乜雄硫唑： 功率谱估计一般分为参数化方法和非参数化方法,参数化方法是对信号进行数学建模,从而谱估计转化为模型参数的估计和求解问题,一般包括AR, MA和ARMA等常见方法.非参数化方法无需对信号建模.
江川县19240974686： 随机信号分析:关于AR模型的问题~高手进 - ？
乜雄硫唑： AR模型建模的原理是:对于标准激励(白噪声信号),总能找到一个足够高阶的常系数线性微分方程(或差分方程),使其输出的信号和待建模信号一致,其方程系数即可完全描述信号特征.AR模型是“自回归模型”;MA模型是“滑动平均模型”;ARMA则为“自回归滑动平均模型”.可以用足够高阶的MA或ARMA模型等效AR模型,其他亦同.AR模型等只能对平稳随机信号建模.
江川县19240974686： ARMA和ARIMA的区别 - ？
乜雄硫唑： ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模型的扩展ARMA谱估计线性系统可以用线性差分方程进行描述,这种差分模型就是自回归----滑动平均模型(AutoRegression----Moving Average,ARMA ).:任何一个...
江川县19240974686： 什么是ARMA模型 - ？
乜雄硫唑： ARMA 模型(Auto-Regressive and Moving Average Model)是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称AR模型)与滑动平均模型(简称MA模型)为基础“混合”构成.在市场研究中常用于长期追踪资料的研究,如:Panel研究中,用于...
江川县19240974686： 如何判断我的自相关图是拖尾还是截尾呢?我该采用什么模型? - ？
乜雄硫唑： 首先,原数据和一阶差分的自相关表明,原数据和一阶差分数据都是非平稳数据,需要进行再次差分,转成平稳的 再次,看你二阶差分的自相关以及单位根检验,可以确定二阶差分后是平稳数据, 再次,看自相关和偏自相关的截尾和拖尾,确定是AR还是MA,你这个看起来应该是AR模型,然后确定阶数,这个地方其实不太好确定,所以需要通过常用的AIC或SBC等来辅助确定 最后的最后,确定模型了
