平稳序列,carima模型全称

平稳序列，carima模型全称？

应该是ARIMA模型

ARIMA模型（英语：Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），是时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p，d，q)中，AR是“自回归”，p为自回归项数；MA为“滑动平均”，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中，却是关键步骤。

时期序列和时点序列的特点？

一、时期序列的特点：

1、指标数值是可加性的。

2、其中每个指标数值的大小和它所体现反映出的时期长短具备直接关系。

3、每个指标的数值多数是经过不断的登记汇总得到的。

二、时点序列的特点：

1、平稳性是时间序列的重要特征。如果时间序列的统计特性不随时间变化，则称其为静止的。换句话说，它具有恒定的均值和方差，协方差与时间无关。

2、其中每个指标数值的大小和它所体现反映出的时期长短不具备直接关系。时间序列只是一系列排序的数据点。在时间序列中，时间通常是自变量，目标通常是对未来进行预测。

3、每个指标的数值多数是经过一次性的登记汇总得到的。

宽平稳时间序列的统计特性？

平稳时间序列模型的统计性质 1、AR模型的统计性质;2、MA模型的统计性质;3、ARMA模型的统计性质 统计性质包括5个:(1)均值;(2)方差;(3)协方差;(4)自相关系数;(5)偏自相关...

怎么用spss做平稳性分析？

先要对序列数据零均值化处理，检验数据是否符合正态分布，再检验数据的平稳性，如果平稳可以用ARMA模型，如果不平稳如果做检验，则需要进行差分来平稳化，用ARIMA模型。

利用自相关和偏相关图确定模型的参数，再通过参数检验和信息准则选择最优的模型。

判断平稳性的过程例子？

平稳ARMA过程一元ARMA模型是描述时间序列动态性质的基本模型。通过介绍ARMA模型，可以了解一些重要的时间序列的基本概念。§3.1 预期、平稳性和遍历性3.1.1 预期和随机过程假设可以观察到一个样本容量为的随机变量的样本：

这意味着这些随机变量之间的是相互独立且同分布的。例3.1 假设个随机变量的集合为：，且相互独立，我们称其为高斯白噪声过程产生的样本。对于一个随机变量而言，它是t时刻的随机变量，因此即使在t时刻实验，它也可以具有不同的取值，假设进行多次试验，其方式可能是进行多次整个时间序列的试验，获得I个时间序列：，，…，将其中仅仅是t时刻的观测值抽取出来，得到序列：，这个序列便是对随机变量在t时刻的I次观测值，也是一种简单随机子样。