Time series 为什么我们要使用混合AR和MA模型的ARMA模型。Isn'；你觉得这足够吗？
为什么我们要使用混合AR和MA模型的ARMA模型。AR或MA还不够吗 我知道AR模型是以前读数的函数，MA模型是以前错误的函数，也知道识别AR模型最好用PACF完成，也知道识别MA模型最好用ACF完成（识别AR模型最好用PACF完成）。。。Time series 为什么我们要使用混合AR和MA模型的ARMA模型。Isn'；你觉得这足够吗？,time-series,data-science,data-science-experience,Time Series,Data Science,Data Science Experience,为什么我们要使用混合AR和MA模型的ARMA模型。AR或MA还不够吗 我知道AR模型是以前读数的函数，MA模型是以前错误的函数，也知道识别AR模型最好用PACF完成，也知道识别MA模型最好用ACF完成（识别AR模型最好用PACF完成）。。。 但是，在这两个变量之间使用混合模型的原因是什么？简短回答：AR显示变量如何随时间演变，MA使预测误差随时间减小 它假定： AR:xt线性依赖于xt-1、xt-2、…xt-p，其中xt是感兴趣的变量 AM：εt线性依赖于xt-1、εt-1、εt-2、…εt-
但是，在这两个变量之间使用混合模型的原因是什么？简短回答：AR显示变量如何随时间演变，MA使预测误差随时间减小 它假定：
- AR:xt线性依赖于xt-1、xt-2、…xt-p，其中xt是感兴趣的变量
- AM：εt线性依赖于xt-1、εt-1、εt-2、…εt-q，其中εt是误差