时间序列2 AR,MA,ARMA
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参考技术A 式中 为延迟算子式中等根,不等根,负数根分别为 , ,
回归系数方程 解与特征方程解互为倒数,故有
对于 AR(1) 有
对于 AR(2) 有
Green递推式
式中
方差
对于 AR(1) 有
对于 AR(1) 有
对于 AR(1) 有
自相关系数通解为
可以看出,自相关系数具有拖尾性
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
AR模型MA(Moving Average)模型ARMA模型时间序列的定阶ARIMASARIMAX
AR模型、MA(Moving Average)模型、ARMA模型、时间序列的定阶、ARIMA、SARIMAX
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异常检测:综述(基本都是无监督算法)时间序列算法:AR/MA/ARMA传统机器学习算法:孤独森林One Class SVM深度学习算法:AutoEncoderLSTMDeepLog