判断ma模型是否平稳,分类专栏订阅要拟合一个平稳序列的发展

判断ma模型是否平稳,分类专栏订阅要拟合一个平稳序列的发展

不会。只有具有零齐次解的Ma模型才是平稳的。 所有MA模型都是静止的吗？ ARMA模型可用于时间序列分析。 有些书不太清楚如何确定PandQ的值，而只是关于截断和拖尾。 至于如何判断，无需判断平稳移动平均模型是否平稳。 自回归移动平均模型（ARMA）自回归移动平均与AR和MA相关。ARMA是AR和MA的有机组合，而AR和MA是ARMA的特例。 适用条件

MA模型总是弱平稳的。 EXt=c0;Var((1)模型的平稳性（带白噪声的一阶差分方程）：

例3.4(1)假设随机过程是常数加高斯白噪声过程：其均值和方差与时间无关，因此该过程是协方差平稳过程。 2）假设随机过程是时间的线性趋势加高斯白噪声过程：其均值滤波函数可以直接拟合AR序列（无论是否平稳）和MA序列。 函数命令如下：filter(e,filter=,method=,circular=)#e:随机波动序列变量名。 方法：指定拟合

6.MA模型阶数的识别。qorderMA模型的自相关系数是经过删失的，因此可以通过计算样本自相关系数来确定MA模型的阶数。7.模型参数的估计。MA模型参数的估计主要有三种类型。 如果对快速序列的偏相关函数进行了尾部处理，并且对自相关函数进行了删失，则可以得出该序列适合于AR模型；如果对快速序列的偏相关函数进行了尾部处理，并对自相关函数进行了尾部处理，则可以得出该序列适合于MA模型；如果对平稳序列的偏相关函数和自相关函数进行了尾部处理，则可以得出该序列适合于MA模型。

ˇ▽ˇ 证明thema模型是平稳的。证明thema模型是平稳的。假设一个离散线性系统。输入u(n)是均值和方差为零的白噪声序列。输出是x(n)。离散线性系统的输出和输入之间的关系可以如下使用。差值平方MA模型总是弱平稳的，因为它们是白噪声序列（残差序列）的有限线性组合。 因此，根据弱平稳性的性质可以得出两个结论：对于aq阶MA模型，自相关函数ACFi总是