加载中…R学习日记——时间序列分析之各种分析模型的数据要求
(2013-08-28 15:22:07)
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r语言时间序列指数平滑armia自回归移动平均 |
指数平滑法：
其中的恒定水平指的是在某一数值周围波动。
如图：从图中可以看出整个曲线处于在25数值周围波动。
如图：
http://s1/bmiddle/70f63209gx6CcV7oavm50&690
如图：
指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是，如果你想 使用指数平滑法计算出预测区间，
那么预测误差必须是不相关的， 而且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。
即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求，在某种情况下，
我们可以通过考虑数据之间的相关性来 创建更好的预测模型。
自回归移动平均模型（ ARIMA） 包含一个确定（explicit）
的统计模型用于处理时间序列的不 规则部分，它也允许不规则部分可以自相关。
1.简单指数平滑法——处于恒定水平和没有季节性变动的时间序列，可以使用简单指数平滑法进行短期预测。
2.霍尔特指数平滑法——有增长或下降趋势的，但没有季节性因素的时间序列，可以使用霍尔特指数平滑法进行短期预测。
3.霍尔特-温特指数平滑法——有增长或下降趋势，且有季节性变动趋势的时间序列，可以用霍尔特-温特指数平滑法进行预测。
4.自回归移动平均模型（
ARIMA）
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