最好用的时间序列模型？
ARMA 时间序列模型是一种常用的时间序列分析方法，其优缺点如下：优点：
1.稳定性：ARMA 模型对时间序列的稳定性进行了严格的数学定义，能够对时间序列的平稳性进行有效的判断。
2.参数估计：ARMA 模型可以通过最小二乘法等方法对模型参数进行估计，具有较高的参数估计精度和稳健性。
3.预测能力：ARMA 模型可以对时间序列的未来走势进行预测，具有较好的预测能力和稳定性。
4.适用范围广：ARMA 模型可以适用于各种类型的 时间序列，包括平稳序列、非平稳序列、有趋势序列和无趋势序列等。
缺点：
1.残差分析：ARMA 模型对时间序列的残差进行分析时，需要假设残差序列是白噪声序列，这个假设在实际应用中可能不成立。
2.模型选择：ARMA 模型的参数较多，需要通过显著性检验等方法进行模型选择，选择合适的模型比较困难。
3.无法处理季节性因素：ARMA 模型无法处理季节性因素，如果时间序列存在季节性因素，需要通过其他方法进行处理。
4.无法处理异方差：ARMA 模型假设时间序列的方差是恒定的，如果时间序列存在异方差，需要通过其他方法进行处理。
excel移动平均预测怎么做？
1、首先单击“数据”选项卡的“数据分析”命令按钮。
2、当表格显示“数据分析”对话框时，从列表中选择“移动平均值”项，然后单击“确定”。
3、选中要用于计算移动平均值的数据。
在“输入范围”文本框中单击。然后，通过输入工作表范围地址或使用鼠标选择工作表范围来标识输入范围。
如何评价facebook开源的prophet时间序列预测工具
- 花矗羔匪薏睹割色公姬一是 模型有所欠缺 如滞后变量不够 建议增加滞后变量再删减 在拟合 二是，数据变动异常值较多或区间过长 增大误差 三是，使用静态预测而非动态预测
我用eviews做时间序列分析时，为什么得到的预测值比实际值滞后一个单位。如下图
- 你要看看你的操作是不是有问题，观察数据分布情况比如模型的引入是否刚好是一个滞后值我替别人做这类的数据分析蛮多的
怎么用EVIEWS 做以EWMA 预测时间序列数据的模型~急~~
- 我需要大致步骤 和每一步操作在哪点···只有50分了 谁能告诉我都给他
- 分数哪来没用的我替别人做这类的数据分析蛮多的
如何设定时间序列预测值的大小范围？
- 最近在网上看到一个单变量时间序列预测的程序，觉得挺好的，便拿来对公司有关销售数据进行预测，效果不错，但发现程序有个问题：即运行后，程序的预测值偶然会出现负数或者极大、极小的数值，偏离了销售数据的预测意图。由于本人对编程不够熟悉，所以想请各位帮忙，看能不能帮改写以下代码，以便让其能够将预测数值控制在一定数值范围内，比如1000——5000，拜托了。# coding: utf-8from __future__ import print_functionimport numpy as npimport matplotlibmatplotlib.use(agg)import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfdef main(_): csv_file_name = ./data/xiaoshoushuju.csv reader = tf.contrib.timeseries.CSVReader(csv_file_name) train_input_fn = tf.contrib.timeseries.RandomWindowInputFn(reader, batch_size=16, window_size=16) with tf.Session() as sess: data = reader.read_full() coord = tf.train.Coordinator() tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord) data = sess.run(data) coord.request_stop() ar = tf.contrib.timeseries.ARRegressor( periodicities=100, input_window_size=10, output_window_size=6, num_features=1, loss=tf.contrib.timeseries.ARModel.NORMAL_LIKELIHOOD_LOSS) ar.train(input_fn=train_input_fn, steps=1000) evaluation_input_fn = tf.contrib.timeseries.WholeDatasetInputFn(reader) # keys of evaluation: [covariance, loss, mean, observed, start_tuple, times, global_step] evaluation = ar.evaluate(input_fn=evaluation_input_fn, steps=1) (predictions,) = tuple(ar.predict( input_fn=tf.contrib.timeseries.predict_continuation_input_fn( evaluation, steps=1 ))) plt.figure(figsize=(15, 5)) plt.plot(data[times].reshape(-1), data[values].reshape(-1), label=origin) plt.plot(evaluation[times].reshape(-1), evaluation[mean].reshape(-1), label=evaluation) plt.plot(predictions[times].reshape(-1), predictions[mean].reshape(-1), label=prediction) plt.xlabel(time_step) plt.ylabel(values) plt.legend(loc=4) plt.savefig(predict_result.png) print("predictions[mean]:") print(int(predictions[mean])) if __name__ == __main__: tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) tf.app.run()
- 具体情况具体分析
