機器學習算法 - 時間序列系1 -時序模式概念

1 時間序列算法

2 時間序列的預處理

首先要對觀察值序列做純隨機性平穩(wěn)性進行校驗狼讨,稱為序列的預處理。

  1. 對于純隨機序列(白噪聲序列)戴卜,各項之間沒有任何聯(lián)系刹碾,序列再進行完全無序的隨機波動,可以終止分析厂庇。
  2. 對于平穩(wěn)非白噪聲序列渠啊,均值方差是常數(shù),通常建立線性模型來擬合序列的發(fā)展权旷。
  3. 對于非平穩(wěn)序列替蛉,均值方差不穩(wěn)定,一般處理方法是轉(zhuǎn)換成平穩(wěn)序列后,使用平穩(wěn)序列的分析方法躲查。

如果它浅,一個序列經(jīng)過差分運算后,具有平穩(wěn)性镣煮,該序列為差分平穩(wěn)序列姐霍。

2.1 平穩(wěn)性檢驗

  1. 平穩(wěn)時間序列的定義:如果時間序列 {X_t,t \in T} 在某一常數(shù)附近波動且波動范圍有限,即有常數(shù)均值常數(shù)方差典唇,并且延遲k期的序列變量的自協(xié)方差和自相關(guān)系數(shù)是相等的或者說延遲k期的序列變量之間的影響程度是一樣的镊折,則稱{X_t,t \in T}為平穩(wěn)序列
  2. 平穩(wěn)性檢驗:有2種方法
方法 優(yōu)缺點
時序圖<\br>自相關(guān)圖 根據(jù)圖特征做操作簡單,應(yīng)用廣泛蚓聘,但通過圖形判斷腌乡,帶有主觀性
單位根檢驗 構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量進行檢驗的方法

2.2 純隨機性檢驗

3 平穩(wěn)時間序列分析

3.1 AR模型

3.2 MA模型

3.3 ARMA模型

3.4 平穩(wěn)時間序列模型

4非平穩(wěn)時間序列分析

4.1 差分運算

4.2 ARIMA模型

5 Python主要事需模式算法

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