autoregressive-models

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    在此先感謝。我看到這個問題提出here和here,但不幸的是答案並不令人滿意。輸入VAR()中的'p'參數或arima()中的'order'參數中的滯後,R將包括所有低於或低於所述值的滯後。 但是,如果你只想要特定的滯後呢?例如,如果我只想要在VAR中滯後1,2和4,該怎麼辦?在VAR()中輸入P = 4會讓我落後於1,2,3和4,但我想排除第三個滯後。 在第一個鏈接中,用戶提供了一個答案,他聲明

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    我想問一下,在MATLAB中是否有任何類型的時間序列數據計算ARIMA(p,d,q)模型的順序的自動方法。 這將使預測模型更加準確,同時也爲我節省了一些時間。如果有人能幫助我,我將不勝感激。

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    我設法估計了一些ARIMA模型,得到了係數,但只是想知道如何使用估計的係數來繪製系列? 所以我GOTA arimadax1<-auto.arima(dax1,d=2, max.order=50,max.d=2, start.q=0,max.p=5, max.q=10, trace=TRUE,ic=c("aicc","aic", "bic")) ,我可以從估計(2,2,0)調用的係數,但後來我

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    我是很新的mts,但它的接縫的VARMACpp的例子並沒有與VARMACpp代替VARMA 的例子是工作: phi=matrix(c(0.2,-0.6,0.3,1.1),2,2); theta=matrix(c(-0.5,0,0,-0.5),2,2) sigma=diag(2) m1=VARMAsim(300,arlags=c(1),malags=c(1),phi=phi,theta=thet

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    我正在嘗試構建一個ARMAX模型,該模型根據以前的高程和上游流入來預測水庫水位升高。我的數據大概在0.041天的時間步,但它確實略有不同,我有3643個時間系列點。我已經使用基本ARMAX MATLAB命令試過,但我得到這個錯誤: Error using armax (line 90) Operands to the || and && operators must be convertible

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    我想寫一個關於時間迭代方差的代碼。該函數應看起來像: 西格馬(T)=阿爾法X(t-1)+測試西格馬(T-1) 可惜我不能找出如何在此時間分量帶來例如在我的循環中。有沒有人有一個想法如何處理這種問題?