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自回归滑动平均模型演示文稿当前1页,总共36页。(优选)自回归滑动平均模型当前2页,总共36页。当前3页,总共36页。当前4页,总共36页。当前5页,总共36页。当前6页,总共36页。当前7页,总共36页。当前8页,总共36页。当前9页,总共36页。当前10页,总共36页。当前11页,总共36页。当前12页,总共36页。当前13页,总共36页。当前14页,总共36页。当前15页,总共36页。当前16页,总共36页。当前17页,总共36页。当前18页,总共36页。当前19页,总共36页。当前20页,总共36页。当前21页,总共36页。当前22页,总共36页。当前23页,总共36页。当前24页,总共36页。当前25页,总共36页。当前26页,总共36页。当前27页,总共36页。当前28页,总共36页。当前29页,总共36页。
ARMA模型的好处在于它们的简约表示。与AR和MA情形一样,ARMA模型的性质通常可以由他们的自相关函数来刻画。简单ARMA模型的ACF的各种性质的一个浅显易懂的讨论可参见Box,Jenkins和Reinsel(1994)的著作第84页。进一步,既然当过程包含一个常数均值时ACF保持不变,因此,把一个常数均值加入到ARMA模型的表达式中不会改变任何协方差结构。所以,以上关于ARMA模型的ACF的各种性质的讨论常常也适用于非零均值情形。当前30页,总共36页。当前31页,总共36页。当前32页,总共36页。当前33页,总共36页。当前
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