1.ACF y(t,s)=E(Xt-µt)(Xs-µs) 定义ρ(t,s)为时间序列的自相关系数,为ACF ρ(t,s)=y(t,s)/sqrt(DXt * DXs) E为期望,D为方差 2.PACF 自相关系数ρ(t,s)并不是只有两个点t和s的数据决定的.而是还包含了t-1 ~ s+1时间段值的影响.而PACF是严格这两个变量之间的相关性. 3.拖尾与截尾 拖尾是指序列以指数率单调递减或震荡衰减,而截尾指序列从某个时点变得非常小 出现以下情况,通常视为(偏)自相关系数d阶截尾: 在最初的d阶

在上一篇文章的最后,我们指出,参数估计是不可能穷尽讨论的,要想对各种各样的参数作出估计,就需要一定的参数估计方法.今天我们将讨论常用的点估计方法:矩估计.极大似然估计,它们各有优劣,但都很重要.由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢谢! Part 1:矩法估计 矩法估计的重点就在于"矩"字,我们知道矩是概率分布的一种数字特征,可以分为原点矩和中心矩两种.对于随机变量\(X\)而言,其\(k\)阶原点矩和\(k\)阶中心矩为 \[a_k=\mathbb

在做很多与时间序列有关的预测时,比如股票预测,餐厅菜品销量预测时常常会用到时间序列算法,之前在学习这方面的知识时发现这方面的知识讲解不多,所以自己对时间序列算法中的常用概念和模型进行梳理总结(但是为了内容的正确性有些内容我通过截图来记录吧),希望能有所帮助^.^ 一.时间序列的预处理 在拿到基于时间的观测值序列后,需要首先进行两步预处理,一个是纯随机性检验,另一个是平稳性检验,然后根据这两步的检验结果再采取相应的时间序列模型进行分析. 简单来讲平稳序列就是指均值和方差不发生明显变化 注:时序图检

时间序列分析模型——ARIMA模型 一.研究目的 传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型.但经济理论通常不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明,而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂.为了解决这些问题而出现了一种用非结构方法来建立各个变量之间关系的模型,如向量自回归模型(vector autoregression,VAR)和向量误差修正模型(vector error correction model,VEC). 在经典的回归模型

https://www.cnblogs.com/bradleon/p/6827109.html 文章里写得非常好,需详细看.尤其是arima的举例! 可以看到:ARIMA本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型!!! ARIMA模型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(Time-series Approach

如果你在寻找时间序列是什么?如何实现时间序列?那么请看这篇博客,将以通俗易懂的语言,全面的阐述时间序列及其python实现. 就餐饮企业而言,经常会碰到如下问题. 由于餐饮行业是胜场和销售同时进行的,因此销售预测对于餐饮企业十分必要.如何基于菜品历史销售数据,做好餐销售预测,以便减少菜品脱销现象和避免因备料不足而造成的生产延误,从而减少菜品生产等待时间,提供给客户更优质的服务,同事可以减少安全库存量,做到生产准时制,降低物流成本 餐饮销售预测可以看作是基于时间序列的短期数据预测,预测对象为具体菜

自相关函数/自相关曲线ACF   AR(1)模型的ACF: 模型为: 当其满足平稳的必要条件|a1|<1时(所以说,自相关系数是在平稳条件下求得的):          y(t)和y(t-s)的方差是有限常数,y(t)和y(t-s)的协方差伽马s                   除以伽马0,可求得ACF如下:                  由于{rhoi}其在平稳条件|a1|<1下求得,所以平稳    0<a1<1则自相关系数是直接收敛到0    -1<a1<0

一.平稳序列建模步骤 假如某个观察值序列通过序列预处理可以判定为平稳非白噪声序列,就可以利用ARMA模型对该序列进行建模.建模的基本步骤如下: (1)求出该观察值序列的样本自相关系数(ACF)和样本偏自相关系数(PACF)的值. (2)根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质,选择适当的ARMA(p,q)模型进行拟合. (3)估计模型中位置参数的值. (4)检验模型的有效性.如果模型不通过检验,转向步骤(2),重新选择模型再拟合. (5)模型优化.如果拟合模型通过检验,仍然转向不走(2),充分考虑

时间序列是按时间顺序的一组真实的数字,比如股票的交易数据.通过分析时间序列,能挖掘出这组序列背后包含的规律,从而有效地预测未来的数据.在这部分里,将讲述基于时间序列的常用统计方法. 1 用rolling方法计算移动平均值 当时间序列的样本数波动较大时,从中不大容易分析出未来的发展趋势的时候,可以使用移动平均法来消除随机波动的影响.可以说,移动平均法是针对时间序列的常用分析方法,其基本思想是,根据时间序列样本数据.逐步向后推移,依次计算指定窗口序列的平均值. 股票的移动平均线是个比较常见的范例,通

第5章 运算符,表达式和语句 5.1 循环简单 程序清单 5.1 显示了一个示例程序,该程序做了一点算术运算来计算穿 9 码鞋的脚用英寸表示的长度.为了增加你对循环的理解,程序的第一版演示了不使用循环编程的局限性. 程序清单 5.2 shoes2.c 程序---------------------------------------------------------------------/* shoes2.c ---- 计算多个鞋尺码对应的英寸长度 */ #include <stdio.h>

1: java  单根继承的优点? 方便垃圾回收: 垃圾回收的设计会方便实现.   多重继承的函数重名的问题. 2: 向下转型和向上转型?    向下转型不安全,向上转型安全. 3: system.gc() ?   只是提醒JVM做垃圾处理.不保证一定做. 4:ArrayList  VS  LinkedList? 5: java 基本类型大小? 对应的包装类用处? boolean(没有明确指定)    char(2)  byte(1)   short(2)   int(4)    long(8)

@author:Andrew.Du 声明:本文为原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/duye/p/9031511.html,谢谢. 一.前言 1.目的: 我写这篇文章的目的,是想用最简洁的语言阐述清楚何为偏最小二乘分析,以及到底应该如何应用这个在数学建模应用中备受青睐的模型.在此之前,你应该已经学过线性代数.高等数学等基础课程,并了解过诸如主成分分析(PCA).多元线性回归等简单的数学模型,如果线性代数高等数学的知识已经还给老师,那么建议你重温一下.在正式讲解偏最

1   在时间序列中ACF图和PACF图是非常重要的两个概念,如果运用时间序列做建模.交易或者预测的话.这两个概念是必须的. 2   ACF和PACF分别为:自相关函数(系数)和偏自相关函数(系数). 3   在许多软件中比如Eviews分析软件可以调出某一个序列的ACF图和PACF图,如下: 3.1   有时候这张图是横躺着的,不过这个不重要,反正一侧为小于0的负值范围,一侧为大于0的正值范围,均值(准确的说是坐标y轴为0,有些横着的图,会把x轴和y轴表示出来,值都在x轴上下附近呈现出来).

现在能实现截屏的软件很多,就不一一列举了,连WIN7都自带截屏软件,甚至OFFICE2010开始都有截屏的功能. 截屏软件虽多,无外乎三种截屏方式:全屏截图.窗口截图.自定义矩形截图. 其中,窗口截图用的比较多,下面就是一个窗口截图的示例: 但有时我们仅仅希望截取窗口的客户区,如下图所示: 这样的软件并不多,折中的办法是用自定义矩形截图,但是要调整矩形并不是一件很容易的事. 于是,基于码农的精神,自给自足. 于是上网搜了搜解决方案.有两个 1.基于Win API函数的PrintWindow函数

在所有的操作系统中,文本文件的结束或者换行都是有行尾符来标识的,C语言中经常使用\n作为换行,\r作为跳格TAB:实际上在计算机还没有真正出现之前,有种电传打字机的设备,每秒钟可以打印10个字符,但是这个家伙有一个问题,就是打完一行再换行的时候,要用去0.2秒的时间,如果在这0.2s的时间内有新的字符数据传递过来,那么该字符将会丢失:于是开发人员想到了一个办法,就是在每行结束的时候,加2个表示结束的字符,一个叫做"回车",字面意思是告诉打印机把打印头定位在左边界:另一个叫做"

本文转载:http://www.cnblogs.com/RitchieChen/archive/2008/07/30/1256829.html 在做项目的时候碰到的.用户要求,页面呈现太长时,打印的时候,要求,每页上都要有表头.找了好久,才在网上找到.原来,是要对每个表格,定义其thead,并对其样式设置成:style="display:table-header-group".如果要求有表尾,也一样,要定义其tfoot,并对style="display:table-foote

1.C++模板 说到C++模板特化与偏特化,就不得不简要的先说说C++中的模板.我们都知道,强类型的程序设计迫使我们为逻辑结构相同而具体数据类型不同的对象编写模式一致的代码,而无法抽取其中的共性,这样显然不利于程序的扩充和维护.C++模板就应运而生.C++的模板提供了对逻辑结构相同的数据对象通用行为的定义.这些模板运算对象的类型不是实际的数据类型,而是一种参数化的类型.C++中的模板分为类模板和函数模板. 注意: 编译器并不是把函数模板处理成能够处理任何类型的函数:函数模板通过具体类型产生不同的

iPhone自从推出后就自带了截屏功能,简单而易用,所以应用就没什么截屏的需求了,不过有些时候我们还是会遇到这个需求.比如,我们开发了一个播放器,用openGL进行video render,此时直接截屏有可能有OSD叠加内容,所以希望能截完全是视频的帧,这时就需要应用自己来实现了. 从应用角度看,虽说都是截屏,但用不用openGL是不同的,因为openGL是直接写GPU frame buffer的,如果我们是直接用UIController来用做的界面: - (void)snapshotScree

OOP面向对象编程 GP泛型编程(generic programming) 两者的主要区别就是OOP将数据和对数据的操作放在一起, GP就是将数据和操作独立开来 GP:   数据就是container进行存储,操作就是函数,也就是最数据操作的算法,container和algorithn都可以各自闭门造车,之间通过iteration联通就可以了 比如说sort sort(begin,end,cmp) algorithm通过iteration操作确定范围,并通过iteration来取出contain

背景 非旋转treap真的好久没有用过了... 左偏树由于之前学的时候没有写学习笔记, 学得也并不牢固. 所以打算写这么一篇学习笔记, 讲讲左偏树和非旋转treap. 左偏树 定义 左偏树(Leftist Tree)是一种可并堆(Mergeable Heap), 它除了支持优先队列的三个基本操作(插入,删除,取最小节点), 还支持一个很特殊的操作--合并操作; 左偏树是一棵堆有序(Heap Ordered)二叉树; 左偏树满足左偏性质(Leftist Property): 节点的键值小于或等于它