如何判断arima模型拟合的好不好

只要你知道ARIMA模型的原理操作就是比较容易的事情啦

测出吸光度通过公式算出吸附量啊,这两种模型不是都有公式的吗.然后用excel做出直线图,就可以得出一系列参数了,应该差不多就这样吧,我之前是这么做的

可以用这个拟合函数fx1=@(beta,x)beta(1)*(x1).^2.*(x2).^2+beta(2)*(x3).^2.*(x4).^2+beta(3)*(x1).^2.*x(3).^2+bet

用差分预测差分,结果是差分.要反推的话,就得知道基期数据,然后根据基期数据和增量数据就可以求得预测的数据了.差分可以消除不稳定性,但是同时也损失了信息,这是不可避免的.

在对话框中点击save按钮,弹出对话框中有残差（residual）那一项.

R2和sig都可以,精度不一样而已.往往可以同时参照这两个,另外还有P值,综合起来考虑.sig为空,说明你的步骤有问题,数据没有计算出来.

根据ACFPACF初步确定范围,再用AICAICCBIC准则具体确定pdq.

首先,如果你的样本期到2010年,而你又要预测到2015年,你输入Eviews中的样本期应该到2015年.再次,你求系数建立模型的样本期要到2010年,预测的时候下面的扩展样本为“20112015”,

R值是你这个曲线的你和程度,就是有百分之多少和你样本曲线相似,F值是这个R值的明显程度,所以你只要看R的百分比大小就可以了.从你做出的结果来看,都不合适啊,而且是明显不适合啊,解释变量的系数都不过0.

我也在做这方面的分析,对于曲线拟合,一是看相关系数如何越接近1越好,一般要求大于0.9,统计量的概率一般要小于0.05,所做的模型才可以使用,此外残差的置信区间应该包括0,但是对于拟合到什么程度,才算

手工算太麻烦,而且容易出错,其实你在建模是应该用d(x),不需要再定义dx=d(x),利用后者建模作为被解释变量则模型的预测就只针对一阶差分的序列而不是原序列预测.利用前者建模作为被解释变量则模型的预

functionN=ymlogistic(beta,t)%在当前文件夹下保存为ymlogistic.m文件a=beta(1);b=beta(2);N=a*exp(b*t);%%%%%%%%%%%%%%

在模型树part模块下,有个feature选项,可以delete圆孔,然后再画方孔即可.

确定时间序列的周期一般用的是谱分析,小波分析方法,这些一般在网上能搜到相关文献!时间序列是否平稳,ARMA(p,q)中的p,q的确定,这些方法在王文圣,丁晶等著作《随机水文学》中有详细介绍,中国水利水

相关性检验在哪里?一阶差分之后平稳一般就可以用ARIMA(X,1,X)了再问：好了，之前应该网速不好没传上去再答：只能试试（1,1,1）吧，你这个是真实数据吧？是关于什么的？考虑过(g)arch没？再

用相关指数R2的值判断模型的拟合效果，R2越大，说明残差平方和越小，模型的拟合效果越好，故①正确；在回归分析中，回归直线过样本点中心：（.x，.y）点，故②正确；带状区域的宽...

不会做arima就别乱点spss我经常帮别人做这类的数据分析的再问：那你倒是告诉我啊？？你讲这些有个毛线用啊

是有这种可能性的只要你操作没错就要相信自己当然,你要考虑模型的选择我经常帮别人做这类的数据分析的再问：我的变量有10多个，可是任选其中一个变量做加权回归时也有0.9几，而且我的是截面数据，会有别的问题

首先,如果你的样本期到2010年,而你又要预测到2015年,你输入Eviews中的样本期应该到2015年.再次,你求系数建立模型的样本期要到2010年,预测的时候下面的扩展样本为“20112015”,

这还能用一言两语说的清?简单一点就是,个头大,身形好点的,牙要好啊.