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ARMA模型可表述为对于一个平稳、零均值的时间序列{xt},t=1,2,…,N,可拟合如下形式的随机差分方程:式中,φi(i=1,2,…,n)为自回归(Autoregressive)参数;θj(j=1,2,…,m)为滑动平均(MovingAverage)参数;序列{at}为残差序列,当这一方程准确地反映了数据 （共 669 字） [阅读本文] >>
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ARMA模型可表述为对于一个平稳、零均值的时间序列{xt},t=1,2,…,N,可拟合如下形式的随机差分方程:式中,φi(i=1,2,…,n)为自回归(Autoregressive)参数;θj(j=1,2,…,m)为滑动平均(MovingAverage)参数;序列{at}为残差序列,当这一方程准确地反映了数据 （共 669 字） [阅读本文] >>
