时间序列分析-AR模型
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发布时间：2024-10-01 14:32
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时间：2024-10-09 08:59
1．掌握AR模型的识别\ 2．掌握AR模型的建模步骤\ 3．掌握AR模型的建模应用
[]()【实验过程】（实验步骤、绘图、记录、数据、分析）操作命令：\ x c ar(1) ar(2)…ar§结果对应模型：\
x c x(-1) x(-2)…x(-p)结果对应模型：\
可以验证上述两种形式是等价的。
[]()1、实验问题选择合适的模型拟合1900-1998年全球7级以上地震发生次数序列，数据A1_7。\
[]()2、实验结果及分析[]()2.1.画时序图图1 时序图\ 平稳性检验（单位根检验）\
图2 单位根检验结果\ 在显著性水平为0.05下，p<0.05,该序列为平稳性序列
[]()2.2.纯随机性检验在显著性水平为0.05下,p<0.05,非纯随机序列
[]()2.3.识别模型（自相关图和偏自相关图特征）选择AR（1）模型
[]()2.4.参数估计AR(1)模型:
[]()2.5.参数检验在显著性水平为0.05下，p<0.05,故参数通过检验。
[]()2.6.模型检验：残差诊断在显著性水平为0.05下，p>0.05 是纯随机序列，模型通过检验。
[]()2.7.拟合和预测原文：https://juejin.cn/post/7101608738938683405
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时间：2024-10-09 08:59
1．掌握AR模型的识别\ 2．掌握AR模型的建模步骤\ 3．掌握AR模型的建模应用
[]()【实验过程】（实验步骤、绘图、记录、数据、分析）操作命令：\ x c ar(1) ar(2)…ar§结果对应模型：\
x c x(-1) x(-2)…x(-p)结果对应模型：\
可以验证上述两种形式是等价的。
[]()1、实验问题选择合适的模型拟合1900-1998年全球7级以上地震发生次数序列，数据A1_7。\
[]()2、实验结果及分析[]()2.1.画时序图图1 时序图\ 平稳性检验（单位根检验）\
图2 单位根检验结果\ 在显著性水平为0.05下，p<0.05,该序列为平稳性序列
[]()2.2.纯随机性检验在显著性水平为0.05下,p<0.05,非纯随机序列
[]()2.3.识别模型（自相关图和偏自相关图特征）选择AR（1）模型
[]()2.4.参数估计AR(1)模型:
[]()2.5.参数检验在显著性水平为0.05下，p<0.05,故参数通过检验。
[]()2.6.模型检验：残差诊断在显著性水平为0.05下，p>0.05 是纯随机序列，模型通过检验。
[]()2.7.拟合和预测原文：https://juejin.cn/post/7101608738938683405