时间序列模型 （六）：平稳时间序列模型 ：自回归AR 、移动平均 MA 、ARMA 模型
時間序列的其它博文系列：
時間序列模型 （一）：模型概述
時間序列模型 （二）：移動平均法
時間序列模型 （三）：指數(shù)平滑法
時間序列模型 （四）：差分指數(shù)平滑法、 自適應濾波法v
時間序列模型 （五）： 趨勢外推預測方法
時間序列模型 （六）：平穩(wěn)時間序列模型 ：自回歸AR 、移動平均 MA 、ARMA 模型
時間序列模型 （七）： 時間序列建模的基本步驟
這里的平穩(wěn)是指寬平穩(wěn)，其特性是序列的統(tǒng)計特性不隨時間的平移而變化，即均值和協(xié)方差不隨時間的平移而變化。?
自回歸模型（Auto Regressive Model）簡稱 AR 模型，移動平均模型（Moving Average Model）簡稱 MA 模型，
自回歸移動平均模型（Auto Regressive Moving Average Model）簡稱 ARMA 模型。
下面的 ?為零均值（即中心化處理的）平穩(wěn)序列。?
目錄
一般自回歸模型 AR(n)?
白噪聲序列
移動平均模型 MA(m)
自回歸移動平均模型?
ARMA 模型的特性?
AR(1)系統(tǒng)的格林函數(shù)?
ARMA (2,1)系統(tǒng)的格林函數(shù) 的隱式?
?逆函數(shù)和可逆性?
?
一般自回歸模型 AR(n)?
白噪聲序列
?
移動平均模型 MA(m)
自回歸移動平均模型?
ARMA 模型的特性?
在時間序列的時域分析中，線性差分方程是極為有效的工具。事實上，任何一個 ARMA 模型都是一個線性差分方程。
AR(1)系統(tǒng)的格林函數(shù)?
格林函數(shù)就是描述系統(tǒng)記憶擾動程度的函數(shù)。?
?
后移算子
由于格林函數(shù)就是差分方程解的系數(shù)函數(shù)，格林函數(shù)的意義可概括如下：?
?
ARMA (2,1)系統(tǒng)的格林函數(shù) 的隱式?
?
?逆函數(shù)和可逆性?
時間序列的其它博文系列：
時間序列模型 （一）：模型概述
時間序列模型 （二）：移動平均法
時間序列模型 （三）：指數(shù)平滑法
時間序列模型 （四）：差分指數(shù)平滑法、 自適應濾波法v
時間序列模型 （五）： 趨勢外推預測方法
時間序列模型 （六）：平穩(wěn)時間序列模型 ：自回歸AR 、移動平均 MA 、ARMA 模型
時間序列模型 （七）： 時間序列建模的基本步驟
總結
以上是生活随笔為你收集整理的时间序列模型 （六）：平稳时间序列模型 ：自回归AR 、移动平均 MA 、ARMA 模型的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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