当前位置：网站首页 » 新闻 » 内容详情

arma根据估计结果写出模型下载_arima 0 1 1 模型表达式(2024年12月测评)

内容来源：二八图鉴所属栏目：新闻更新日期：2024-12-04

arma根据估计结果写出模型

麻省理工统计学科研项目，你准备好了吗？嘿，大家好！今天我要给大家介绍一个超级棒的机会——由麻省理工学院的Peter教授带领的统计学科研项目！如果你对统计学感兴趣，或者想在学术上有所成就，那这个项目绝对不能错过！ 𐟌Ÿ【统计分析专题：时间序列与动态统计建模在商业分析与量化预测中的应用研究】这个项目主要研究时间序列分析，特别是在商业分析和量化预测中的应用。参加这个项目，你不仅能学到很多专业知识，还能有机会发表EI/CPCI级别的论文，并且拿到教授的推荐信！对于那些打算保研、留学或者考博的同学来说，这简直是黄金机会啊！ 𐟌ˆ项目大纲时间序列分析导论时间序列模型；金融时间序列预估噪声序列的时间序列相关性检验固定的流程回归(AR)、移动平均(MA)和ARMA模型；模型选择和预测学术研讨 𐟌ˆ项目介绍这个项目会介绍时间序列分析的基本方法和模型，以及它们在经济学、金融学和公共卫生领域的应用。你会学到多阶段指数平滑、重要的趋势和季节性模型等。项目中还会介绍用于固定时间序列的Box-Jenkins模型，包括估计、顺序选择和预测方法。学生们将从互联网上收集现实世界的时间序列数据，并使用项目中涵盖的方法进行分析。 𐟌ˆ项目收获 MIT教授推荐信 EI/CPCI会议论文发表结业证书学术报告成绩单总之，这是一个非常宝贵的科研机会！心动的同学们一定要抓住这个机会，不要错过哦！

南安普顿MSc经济学6.1详解 𐟓Š Time Series Econometrics 𐟔 综合评分课程体验：5/5 课程难度：2/5 考核标准：5/5 复习难度：1/5 𐟓‹ 考核方式课程作业：10% 期末考试：90% 𐟓š 课程内容随机过程的基本概念平稳性、遍历性和遍历定理沃尔德分解 ARMA模型的理论性质时间序列模型估计量的大样本性质 𐟏련ﾧ苧𛓦ž„ 线下课（2小时）：仅包含正课内容。课程分为两个等时的部分，由两位老师分别授课。第一部分主要介绍时间序列基础，第二部分则重点讲解ARMA模型。 𐟎“ 课程体验老师评价：两位老师都以清晰的口语、耐心的答疑和重视反馈著称。第一位老师采用保姆式教学，确保学生理解每一个细节，甚至亲自演示基础算数，并使用大量图形来解释基础概念。第二位老师则在课前用10分钟绘制知识逻辑图，帮助学生理清已学概念之间的关系，明确学习目标。上课人数：选修人数估计超过100人，线下课人数约50人，不属于小班教学。上课情况：课程难度较低，加上保姆式教学和每节课的复习，学生很少出现听不懂的情况。两位老师的授课都非常细致且有逻辑性，虽然课堂互动不多，但老师经常性的停顿等待学生的困惑脸变成原来如此脸，让课程节奏和气氛保持得很舒服。唯一的问题是课堂人数较多，迟到学生陆续进教室会影响课堂。

金融计量学EViews实证分析指南 𐟓Š 实训内容：数据收集与预处理：收集某一金融市场（如股票市场、债券市场或外汇市场）的历史数据，包括收盘价、收益率、波动率等关键指标。对数据进行清洗和预处理，消除异常值和缺失值。差分方程与动态模型：利用差分方程对时间序列数据进行建模，分析数据中的动态特性。构建并估计一个简单的滞后模型，解释其经济含义。平稳AR模型与平稳ARMA模型：使用平稳AR模型和平稳ARMA模型对时间序列数据进行拟合。比较不同模型的拟合效果，选择最优模型，并解释模型的经济学意义。 GARCH模型：利用GARCH模型对金融市场的波动率进行建模。估计模型的参数，并解释模型如何捕捉市场的波动聚集现象。向量自回归(VAR)模型：选取多个金融市场指标，构建VAR模型。分析各变量之间的动态关系，进行脉冲响应分析和方差分解。协整与误差修正模型：检验所选金融市场指标之间是否存在协整关系。如果存在协整关系，构建误差修正模型，并解释其经济学含义。预测与评估：利用上述模型对金融市场的未来走势进行预测。评估模型的预测性能。 𐟓‹ 实训要求：学生需要按照上述实训内容逐一完成，确保每个步骤都有详细的操作和结果记录。实训过程中应注重模型的经济学解释，而不仅仅是技术操作。预测结果应基于模型的实际表现，不得人为调整。提交的实训报告应包含数据描述、模型构建过程、结果展示和经济学解释等内容。 𐟓ˆ 示例分析：单位根检验：对深证成指收盘价序列进行ADF检验，结果显示存在单位根，说明序列非平稳。差分方程建模：对深证成指收盘价序列进行一次差分后，建立AR模型，结果显示模型拟合效果良好。 GARCH模型：利用GARCH模型对深证成指的波动率进行建模，估计参数后发现模型能有效捕捉市场的波动聚集现象。 VAR模型：选取多个金融市场指标构建VAR模型，分析各变量之间的动态关系，并进行脉冲响应分析和方差分解。协整与误差修正模型：检验深证成指与上证指数之间是否存在协整关系，结果显示存在协整关系，构建误差修正模型后发现短期波动会向长期均衡调整。预测与评估：利用上述模型对金融市场的未来走势进行预测，并评估模型的预测性能。

计量经济学项目辅导：从零开始到精通 𐟓š 在计量经济学领域，我们提供全面的辅导服务，涵盖从基础到高级的各个研究方向。无论你是留学生需要完成essay、report、project，还是准备考试、assignment、dissertation或thesis，我们都能为你提供专业的指导。 𐟔 研究方向概览： 1️⃣ 经济模型与假设（Economic Models and Assumptions）：探索经济模型的构建过程，包括变量选择、假设设定和模型限制。 2️⃣ 经典线性回归模型（CLRM）：深入剖析CLRM的基本假设，如线性、独立同分布(IID)、无多重共线性、同方差性和误差项的正态性。 3️⃣ 最小二乘法（OLS）：介绍OLS估计器的原理和应用，以及如何用它来估计经济关系中的参数。 4️⃣ 模型诊断与假设检验（Model diagnosis and hypothesis testing）：探讨如何检验回归模型的假设，包括异方差性、自相关、模型设定错误和多重共线性。 5️⃣ 时间序列分析（time series analysis）：介绍时间序列数据的特点，以及用于分析此类数据的模型，如自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）和自回归积分滑动平均（ARIMA）模型。 6️⃣ 计量经济学的机器学习方法（Machine learning methods for econometrics）：探讨如何将机器学习方法，如随机森林、支持向量机（SVM）和神经网络，应用于经济数据的分析。 7️⃣ 非参数和半参数方法（Non-parametric and semi-parametric methods）：介绍非参数估计如核估计和局部多项式回归的基本概念，以及它们如何克服参数方法的限制。 8️⃣ 因果推断方法（Causal inference methods）：深入讨论因果推断的方法，如工具变量（IV）估计、断点回归设计（RDD）和倾向得分匹配（PSM），以及它们在经济学研究中的应用。 𐟓– 我们还擅长其他相关领域，包括但不限于：计量经济学和数学经济学丨计量经济学和经济学健康经济学和计量经济学丨初级计量经济学金融经济学和计量经济学丨高级计量经济学无论你是初学者还是高级研究者，我们都能为你提供专业的辅导服务。

Python预测秘籍𐟔 𐟓š 这本书以提出问题再解答的方式，从数据读取和预处理开始，逐步讲解了使用Python进行时间序列分析和建模的各种概念的实际应用。 𐟔 首先介绍了使用AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）和ARIMA（自回归综合移动平均）等统计建模方法进行时间序列预测的基础知识。 𐟓ˆ 接着，读者将学习如何使用不同的开源包（如Fbprohet、stats模型和sklearn）进行单变量和多变量建模。 𐟌𑠦𗱥…妎⨮褺†基于机器学习的经典回归模型，如randomForest、Xgboost和LightGBM，用于预测问题。 𐟌Š 最后，展示了用于时间序列预测的深度学习模型（LSTM和ANN）的实现。每章都包含几个代码示例和插图。 𐟓– 读完本书后，读者将对时间序列相关的各种概念和用Python实现它们有一个基本的了解。 𐟔砤𝠥𐆥�𜚯𜚊使用Python实现时间序列分析中的各种技术。利用AR、MA、ARMA和ARIMA等统计建模方法进行时间序列预测。了解时间序列预测的单变量和多变量建模。使用机器学习和深度学习技术进行预测，例如GBM和LSTM（长短期记忆）。

spsspro 𐟎‰数学建模大赛即将开始，SPSSPRO这款国产软件成为了众多参赛者的得力助手。原本打算使用SPSS，但SPSSPRO的出现让我们无师自通，轻松上手。𐟒ꊊ𐟓ŠSPSSPRO提供了详细的图标说明和代码复制功能，还有解释说明，无需过多解释，直接上手操作。时间序列分析部分写得非常详尽，包括样本数、自由度、Q统计量等，小细节也处理得很好。𐟓ˆ 𐟔在AI智能解读部分，我们可以看到模型参数表、输出结果、图表说明等，帮助我们更好地理解模型。例如，ARIMA模型(0,1,0)检验表中展示了样本数、自由度、Q统计量和信息准则模型的拟合优度。根据Q统计量的P值(P值大于0.1为白噪声)，我们可以检验模型的白噪声性。𐟓Š 𐟓Š此外，SPSSPRO还提供了偏自相关图(PACF)和自相关图(ACF)，帮助我们判断模型的截尾和拖尾情况。如果自相关与偏自相关图均截尾，可以选择更换更高的差分，或则不适合建立ARMA模型。𐟓Š 𐟒ᓐSSPRO的导出代码功能也非常强大，可以将模型结果导出为PDF或Word格式，方便分享和保存。同时，它还提供了逐步回归、描述性分析等多种分析方法，满足不同需求。𐟌Ÿ 𐟎‰总之，SPSSPRO这款国产软件在数学建模大赛中表现出色，成为了参赛者的得力助手。无论你是初学者还是资深用户，都能轻松上手，快速完成建模任务。𐟚€

华中杯复盘：时序预测的挑战与收获这次参加华中杯，我尝试了一个全新的领域——时序预测。𐟕𐯸 虽然时间紧迫，但我对这个全新的挑战充满了热情。从5月1日中午开始接触，到5月2日晚才勉强完成，这个过程耗尽了我的精力。𐟒ꊊ𐟔 在预处理阶段，我尝试了多种方法。由于缺乏插值法的知识，我选择了KNN模型来处理数据。虽然这个方法最终效果不错，但我觉得如果时间允许，我应该去学习插值法，以获得更好的效果。 𐟓Š 在建模过程中，我明确了异常处理和缺失值处理的步骤。异常值的处理与我的队友进行了深入的讨论，我们最初选择了箱型图处理，但后来认为3theta方法更合适。𐟓ˆ 𐟔„ 异常值被设置为空，归入缺失值处理，然后进行模型预测。这个步骤虽然简单，但非常有效。 𐟌ˆ 然而，有一个预处理问题我未能解决。我的队友建议使用SARMA模型进行平稳性处理，但我的结果已经显示数据本身具有平稳性，因此没有采用这个建议。这是一个遗憾，因为如果当时采纳了，可能会对最终结果有所影响。 𐟓 总的来说，这次经历让我深刻体会到，学习新的知识总是充满挑战，但也是个人成长的重要部分。虽然这次华中杯的比赛让我感到疲惫，但我对自己在数据处理和模型调试方面的进步感到满意。𐟌Ÿ

𐟓ŠSPSSRO：数据分析的强大工具𐟛 ️ SPSSRO是一款功能强大的数据分析软件，继承了SPSS的优点，并深度挖掘了多类别分析。它涉及数学建模、统计学、数据分析等多个领域，为各类竞赛和毕业论文的数据分析提供了便捷的渠道。SPSSRO包含多种数学模型和相应算法，为数学建模的发展做出了重要贡献。 𐟓Š 数据分析功能：数据处理：SPSSRO提供了描述性分析、数据概览、频数分析、列联（交叉）分析等功能，帮助用户更好地理解数据。模型构建：包括描述性统计、分类汇总、正态性检验、问卷分析等，为用户提供全面的数据分析工具。预测模型：SPSSRO支持统计建模、计量经济模型和医学统计模型，以及机器学习分类和回归，为用户提供多样化的建模选择。 𐟔 模型可视化： SPSSRO还提供了研究模型可视化功能，帮助用户直观地展示和分析模型结果。 𐟒ᠨ焥ˆ’求解： SPSSRO的规划求解功能可以帮助用户求解各种规划问题，包括目标值与求解结果的输出，以及参数的求解值。启发式算法在可接受的费用内寻找最好的解，对各种规划问题均具有普适性。 𐟓ˆ 自相关分析： SPSSRO还提供了自相关（ACF）和偏自相关（PACF）分析，帮助用户识别时间序列数据的自相关性和偏自相关性。用户可以根据ACF和PACF图来选择合适的模型，如ARMA模型或MA模型。 SPSSRO的这些功能使得数据分析变得更加简单和高效，已经帮助了1,326,495个用户智能分析出19,714,715份数据结果。无论是学术研究还是实际工作，SPSSRO都是一个强大的数据分析工具。

格拉斯哥FRM金融风险管理全攻略 𐟓š 给后来者的建议假设你选择了5027这门课，那么第一学期的主要任务就是集中精力攻克ECON5020，同时间歇性地看一看5027。当你对5027和5020有了基本的理解后，5009的学习就会变得非常简单，只需要半个月的时间就够了。 𐟓– 5020的学习要点 5020需要一些基础的概率论知识，特别是BS模型部分，你需要了解正态分布的期望如何计算。如果你想手动推导BS公式，还需要掌握伊藤引理和拉格朗日展开式。虽然我自己推导过，但建议大家还是根据自己的情况来，毕竟手推一遍记得更牢，对论述题也有帮助。 𐟓˜ 5027的学习建议对于5027，我的建议是认真对待。虽然这门课可能看起来比较难，但只要你用心学习，掌握基本概念和方法，还是能够取得好成绩的。 𐟓ˆ 5020和5027的关联当你把5020和5027学好了，第一学期的5009就会变得非常简单。第二学期的5071也会变得相对容易。 𐟓Š 第二学期的学习重点如果你没有选择5130，那么第二学期的主要任务就是主攻5022。5022涉及的内容比较杂，建议在第一次上课前就弄清楚独立、相关、不相关等基础概念，以及均值、方差、协方差、相关系数等。ARMA模型会涉及到无穷级数，虽然你不必深入了解，但看到1/（1-x）这种东西时，要知道这里可能涉及到无穷级数。VAR模型的计算题可以放弃，虽然我会做，但从课件来看，老师根本不想认真讲。不过，延伸出来的格兰杰因果检验还是要清楚的。最后，务必认真学习模型评价部分的内容，并且考前手写所有的past paper论述题。 𐟓Š 5071的学习方法当你学好了5027和5020后，5071剩下的内容就不多了。 𐟓ˆ 5130的学习建议如果你选择了5130，我的第一条建议是保重身体。第二条建议是，别太焦虑，虽然大家都目不转睛地听老师讲，但没几个人听得懂。希望这些建议能对你有所帮助！𐟒ꀀ

在纷繁复杂的金融市场中，股票交易系统的数学模型不仅是投资者的导航灯，更是他们穿越市场风浪、捕捉机遇的利器。这些模型，融合了统计学、计算机科学与金融学的精髓，不仅深入挖掘历史数据，更精准预测市场走势，为投资者提供科学决策的依据，同时揭示价格发现的奥秘，并有效管理交易风险。 1、时间序列分析模型： ①自回归(AR)模型：基于线性回归的思想，认为当前值与前p期的值有关，其数学表达式为：(y_t = \phi_1y_{t-1} + \phi_2y_{t-2} + \cdots + \phi_py_{t-p} + \epsilon_t)，其中(\phi_i)为自回归系数，(\epsilon_t)为白噪声。 ②移动平均(MA)模型：认为当前值是前q期随机误差项的加权和，其数学表达式为：(y_t = \epsilon_t + \theta_1\epsilon_{t-1} + \theta_2\epsilon_{t-2} + \cdots + \theta_q\epsilon_{t-q})，其中(\theta_i)为移动平均系数。 ③自回归移动平均(ARMA)模型：结合AR和MA模型的特点，其数学表达式为：(y_t = \phi_1y_{t-1} + \cdots + \phi_py_{t-p} + \epsilon_t + \theta_1\epsilon_{t-1} + \cdots + \theta_q\epsilon_{t-q})。 ④自回归积分滑动平均(ARIMA)模型：针对非平稳时间序列，通过d次差分使其平稳化，再进行ARMA分析。 2、基本面分析模型：利用财务报表数据，通过比率分析、趋势分析等方法，评估企业的盈利能力、增长潜力和财务健康状况。这些分析通常涉及数学中的比例、百分比、增长率等计算。 3、量化交易模型： ①支持向量机(SVM)：通过构建一个超平面来最大化两类样本之间的间隔，从而实现分类。在股票交易中，SVM可用于预测股票价格的涨跌。 ②随机森林：利用多棵决策树进行集成学习，提高预测的准确性和稳定性。在股票交易中，随机森林可用于筛选重要的交易特征，优化交易策略。 ③神经网络：通过模拟人脑神经元之间的连接关系，实现复杂函数的逼近。在股票交易中，神经网络可用于预测股票价格、识别交易信号等。 4、技术分析模型： ①移动平均线：通过计算一段时间内的股票价格平均值，来平滑价格波动，识别价格趋势。其数学表达式为：(MA_n = \frac{P_1 + P_2 + \cdots + P_n}{n})，其中(P_i)为第i天的股票价格，n为移动平均线的周期。 ②相对强弱指数(RSI)：通过比较一定时期内价格上涨幅度均值和价格下跌幅度均值的关系，来判断市场的超买或超卖状态。其数学表达式为：(RSI = 100 - \frac{100}{1 + \frac{AU}{AD}})，其中AU为上涨幅度均值，AD为下跌幅度均值。 ③布林带：由三条线组成，其中中间线为移动平均线，上下两条线分别为移动平均线加减一定倍数的标准差。其数学表达式为：(上带 = MA + k\sigma)，(下带 = MA - k\sigma)，其中MA为移动平均线，(\sigma)为标准差，k为参数。 5、行为金融模型：涉及心理学、社会学与数学的交叉领域，如利用概率论、决策理论等分析投资者行为对市场的影响。 6、做市商模型：利用随机过程、马尔可夫链等数学工具模拟市场价格的波动过程，从而制定出合理的买卖报价策略。 7、统计套利模型：利用协整关系、均值回归等统计原理构建套利策略。例如，通过计算两只股票价格的协整系数，判断它们之间的长期均衡关系，从而进行套利操作。在构建股票交易系统的数学模型时，投资者需要运用数学中的回归分析、时间序列分析、机器学习等方法来挖掘数据中的信息，并构建出适应市场变化的交易策略。这些过程涉及大量的数学计算和推导，如最小二乘法、最大似然估计、梯度下降等优化算法。同时，在模型构建过程中，投资者还需要对模型进行参数优化和调试。这涉及数学中的优化理论、数值计算等方法。例如，利用遗传算法、粒子群优化等智能优化算法来搜索最优参数组合，提高模型的预测性能和稳定性。在股票交易中，风险管理至关重要。数学模型为投资者提供了有效的风险管理工具。例如，利用风险价值(VaR)模型或条件风险价值(CVaR)模型等风险评估方法，投资者可以量化交易风险，并制定相应的风险控制策略。这些模型涉及数学中的概率论、统计学、随机过程等理论。此外，投资者还可以利用止损策略、分散投资以及动态调整仓位等方法来降低交易风险。这些方法也涉及数学中的优化理论、组合投资等理论。综上所述，股票交易系统的数学模型是投资者在复杂市场环境中制定交易策略、评估风险、预测市场走势以及进行价格发现的重要工具。它们以数学为基石，融合了统计学、计算机科学与金融学的知识，为投资者提供了精准决策的依据。然而，投资者在使用这些模型时，也应保持谨慎与理性，结合实际情况进行调整与优化，并注重风险管理，以确保模型能够真正为他们的投资之路保驾护航。【文本源于“文心一言”】#优质作者榜# ——————————————————— 欢迎点击下方专栏，并加入书架。

专栏内容推荐

863 x 835 · jpeg
建模算法系列二十三：ARMA模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
917 x 667 · jpeg
arma模型_【算法精讲】AR、MA、ARMA与ARIMA-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

720 x 731 · jpeg
建模算法系列二十三：ARMA模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
720 x 518 · png
ARMA模型的性质之ARMA模型-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1080 x 1545 · jpeg
计量经济学ARMA模型详细介绍_ut
素材来自:sohu.com
474 x 406 · jpeg
建模算法系列二十三：ARMA模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

99 x 140 · jpeg
arma模型估计功率谱 - 豆丁网
素材来自:docin.com
1440 x 868 · png
平稳时间序列分析17之ARMA模型参数估计1-数据分析师
素材来自:sp.frdaedu.cn

1080 x 810 · jpeg
建模算法系列二十三：ARMA模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
799 x 194 · jpeg
ARMA 模型的统计推断 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

886 x 591 · jpeg
建模算法系列二十三：ARMA模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
867 x 850 · jpeg
建模算法系列二十三：ARMA模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

518 x 118 · png
ARMA模型的性质之ARMA模型-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

539 x 304 · png
arma模型方差公式-百度经验
素材来自:jingyan.baidu.com
873 x 707 · jpeg
建模算法系列二十三：ARMA模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

886 x 598 · jpeg
建模算法系列二十三：ARMA模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
746 x 481 · jpeg
ARMA模型什么是ARMA模型_ARMA模型建立
素材来自:txax.net

766 x 700 · png
ARMA模型的性质之MA模型-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1047 x 1231 · png
第三章：ARMA模型：课本例题_arma模型平稳性和可逆性例题_华农-应用时间序列分析课程资源的博客-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

879 x 927 · jpeg
建模算法系列二十三：ARMA模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
749 x 575 · jpeg
建模算法系列二十三：ARMA模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

642 x 407 · png
第三章：ARMA模型：课本例题_arma模型的建立例题和数据_华农-应用时间序列分析课程资源的博客-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
638 x 517 · png
ARMA模型的性质之ARMA模型-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

920 x 690 · png
Eviews中的ARMA模型的识别定阶建模
素材来自:zhuangpeitu.com
720 x 285 · png
ARMA 模型的统计推断 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

695 x 537 · jpeg
建模算法系列二十三：ARMA模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
703 x 568 · jpeg
金融数据中的时间序列分析——ARMA模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

697 x 625 · png
Arma模型预测时间序列的Matlab实现_arma模型matlab-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1080 x 810 · jpeg
Eviews中的ARMA模型的识别,定阶,建模_word文档在线阅读与下载_免费文档
素材来自:mianfeiwendang.com

1200 x 600 · png
GitHub - lidaxia00/ARMA-Model-analyse: 使用ARMA或AR模型预测数据，本测试通过最小均方误差原则找到模型的最优参数
素材来自:github.com

920 x 690 · png
Eviews中的ARMA模型的识别定阶建模
素材来自:zhuangpeitu.com
860 x 841 · jpeg
建模算法系列二十三：ARMA模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

894 x 546 · jpeg
建模算法系列二十三：ARMA模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
720 x 607 · jpeg
建模算法系列二十三：ARMA模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

673 x 505 · png
ARMA模型预测步长与预测结果关系 - 计量经济学与统计软件 - 经管之家(原人大经济论坛)
素材来自:bbs.pinggu.org

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)