时间序列的平稳性判定是时间序列分析预测的关键技术，为了根据数据特征提供更为可靠合理的平稳性判定 方法，从数据平稳条件入手比较分析了时间路径图、自相关函数、DF检测和ADF检测四种方法的数学原理。以股票数据为 应用背景，采用EViews工具对时间序列的平稳性判定进行了实验仿真和对比分析，得出对于复杂的 ...
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2020-03-28 10:38:06
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本次课学习确知信号的时域性质，包括能量信号和功率信号的自相关函数及互相关函数，以及沟通时域和频域之间的傅里叶关系对；另外本次课要了解随机过程的基本概念。本次课的重点是能量信号和功率信号的自相关函数，难点是自相关函数和能量谱（功率谱）之间的关系。 ...
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2020-03-20 12:45:46
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时间序列分析中， 自相关系数ACF 和 偏相关系数PACF 是两个比较重要的统计指标，在使用 arma 模型做序列分析时，我们可以根据这两个统计值来判断模型类型（ ar 还是 ma ）以及选择参数。目前网上关于这两个系数的资料已经相当丰富了，不过大部分内容都着重于介绍它们的含义以及使用方式，而没有对 ...
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2020-01-07 18:05:34
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相关系数度量指的是两个不同事件彼此之间的相互影响程度；而自相关系数度量的是同一事件在两个不同时期之间的相关程度，形象的讲就是度量自己过去的行为对自己现在的影响。 自相关，也称 序列相关。是一个信号于其自身在不同时间点的互相关。非正式地来说，它就是两次观察之间的相似度对它们之间的时间差的函数。它是找出 ...
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2019-11-22 13:37:27
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R语言进行DW检验： DW检验的原假设为：误差不相关！ 因为dw>0.05所以不拒绝原假设，即认为误差是不相关的。 误差自相关会产生的后果： 1．参数估计量仍然是线性的、无偏的，但非有效。 2．OLS估计量的被估方差是有偏的且会被低估，因而会使相应的t值变大。 3．模型的t和F统计检验失效。 4．用 ...
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2019-10-29 21:37:29
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①自变量不能相关，即排除自相关性，还有共线性；②变量一定要显著。③变量要独立同分布。 所以我们要进行共线性筛查，显著性筛查，相关性筛查，才能选择出入模变量。 9. 逻辑回归创建评分卡模型核心步骤： a) 变量分箱，可以排除异常值的影响，分法有等宽、等频、人工指定分箱、C4.5决策树、卡方分箱。 b) ...
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2019-07-15 01:36:27
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%金融数据分析导论—基于R语言 基础理论： 1、在时间序列分析中，统计推断的基础是弱平稳性的概念。 %P30 2、一个弱平稳时间序列是序列前后不相关的（例如股票收益率没有显著的前后相关性这个原假设），充要条件，对所有的k>0,自相关系数=0。 %P34-35 3、资本资产定价模型(Capital A ...
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2018-12-02 13:39:46
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例如 第三版数字信号处理P51 -1.14习题时域离散信号的相关性研究x(n)=Asin(ωn)+u(n),其中ω=π/16,u(n)是白噪声，现要求 ⑴、产生均值为0，功率P=0.1的均匀分布白噪声u(n),求u(n)自相关函数ru(m) ⑵、使x(n)的信噪比10dB决定A的数值并画出x(n ...
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2018-10-22 22:14:12
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WebRTC的回声抵消算法（AEC，AECM）有以下几个重要的模块： 1.回声延时估计 2.NLMS 3.NLP 4.CNG 5.双端检测（DT） 下面分别介绍： （1）回声延时估计 回声延时长短：基于相关的时延估计算法（其中：基于语音信号自相关求基音周期）：回声抵消场所，延时搜索范围较大。 web ...
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2018-07-15 14:52:15
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我们把按照时间次序排列的随机变量序列 $$Y_0,\, Y_1,\, Y_2, \cdots $$ 称为时间序列（Time Series）。比如网站的PV、DAU，国家的GDP，股票的价格等。 这种特别的次序给模型提出了特别的挑战，包含数据内的自相关性、不可交换性、以及数据和参数的不平稳性等。 时间 ...
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2018-05-19 15:44:44
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