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fruit是什么意思时间序列分析基于R_习题答案

作者:高考题库网
来源:https://www.bjmy2z.cn/gaokao
2021-01-28 00:56
tags:

fruit是什么意思-舞台造型

2021年1月28日发(作者:volition)



第一章习题答案



第二章习题答案



2.1


(1)



非平稳



(2)



0.0173


0.700


0.412


0.148


-0.079


-0.258


-0.376


(3)



典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图



Au{oeorr&lal. i ors



Correlation


M 7 6 5 4 3


2 1 0 I



3 4


5


6


7 9 9 1



1.00000



O.7QOO0






rn^rp ■


i>i?iTwin


H'iTiii M[lrp


i,


*nfr 'TirjlvTilT'


1


iBrp



Hi ■


K.


B


H



,



J


B



ik


L


L


1



■* J.


1


jA


1


-.IM


L


L*







'■




ill.


Ii


ill ■


_.


ill


?L■


ill


iL


si


ill


.la1


1 ■


fall■


1 ■


rpTirp Tp






丽轉




?|


?



(ft



0.41212




:


料榊<牌



讯榊



WWHOHHfi





*







1



0.14343



-.07078



-.25758



-.37576





,


marks two



t


and&rd errors



2.2


< p>
1


)非平稳,时序图如下




2



-




3


)样本 自相关系数及自相关图如下:典型的同时具有周期和趋势序列的样本自相



关图






Autocorrel at


ions



Ctorrelat ion



LOOOOO


n.A'7F1


0.72171


0.51252


Q,34982


0.24600


0.20309


0.?1021


0.26429


0.36433


0.49472


0.58456


0.60198


0.51841


Q


?





弗卅制


iti


电卅栅冷卅樹



側樹








1



,,


■ liihCidi iliihQriHi il>LljU_nll Hnlidiili Hialli iT


T^


,,


T^


s


?T*



iTijTirr


,


^T


1



IT


*



-


i>



■>



-
























*



**



?



?



耶曲邯























>|


{和 怦


I


{册卅


KHi

笊出恸




mrpmrp



!


rpEHi erp



.






0.20671


0.0013


&


-,03243


-.02710


Q.01


124


0,08275



0.17011


0.24920



*



*



a





1




*

















raa


rka two standard


errors



2.3


(


1


)



自相关系数为:



0.2023


0.013


0.042


-0.043


-0.179 -0.251


0.217


0.316


0.066 0.0062




-0.094 0.0248


-0.068


-0.072


0.014


0.109


0.007


-0.025


0.075


-0.141


-0.204


-0.245


0



-0.139


-0.034


0.206


-0.010


0.080


0.118


(2


)


平稳序列



(3)


白噪声序列



2.4


LB=4.83


,


LB


统计量对应的分位点为



0.9634


,


P


值为


0.0363


。显著性水平



不能视为纯随机序列。



2.5


(1)


时序图与样本自相关图如下



Autocorirelat i ons



=0.05


,序列



-1


9


9 7


6


5


4^21





j,


a


*Jii




?


i


1



jjnl■'X*^X*iiL*


L


a


'X*


1





BE





眾弗狀讯當划仲睢



St*


a



■<




TailiHiiiliiliiliiliali Hisjliiliila


爪营庐卷


if


甲暉吓审



■1



rp


帀环





ill ?


l i iliilji




ill


■!■


all


ill


rli


il


ii li


ill


i


!■


mvpUvi■payirFUfli ffia|iiTii^B





B





■Aa



i


1


1


ill


il



鼻鼻


d


爪鼻心




-









B


II


I


II


I. nil


il^i


lnl r ill ill ■?nii X


平暂牺中炉丁吓平举可


i


曹平



a





Hiilijiidi Jbihijjiii ill vjiijjWiidi diili



t.




|iiTiirir]i


I


T


I



iTBfp nyiip




(2)


非平稳



(3


)


非纯随机



2.6


(1)




平稳,非纯随机序列


(


拟合模型参考:



ARMA(1,2)


)


(2)



差分序列平稳,非纯随机



第三章习题答案



3.1


E(x


t


)



°



,


Var(x


t


)


1 0.7


J 1.96


2



,


2


0.7


2



0.49


,


22


0


3.2


7


1


1


15


2


15


3.3


E(x


t


)



°



,


Var(x


1 0.15


t


)


1.98


(1


°


.15)(1


0.8


0.15)(1 0.8 0.15)



0.8


1


0.15


0.7°


,


0.8


1



0.15


0.41


,


3



0.8


2



0.15


1



0.22



11


0.70


,


22


0.15


,


33



3.4


0


,


3.5


证明




该序列的特征方程为


:


2


-c


c 0


,解该特征方程得三个特征根


:



无论


c


取什么值,该方程都有一个特征 根在单位圆上


,


所以该序列一定是非平稳序列。



3.6 (1)



(


2


)



(


3


)




(


4


)



(


5


)



1


3.7


该模型有两种可能的表达式:






x


t


t t 1



2


x


t


t


2


t 1


3.8




x


t


10 0.5x


t 1



t


0.8


t 2


C


t 3


等价表达为




证毕。




cc 1 0.8B


2



CB


3



20


1 0.5B


t


1 0.8B


2



CB


3



(1 0.5B 0.5


2


B


2



O.H


B


3


L)


t



2


k 0


x


t


20



[1


0.5B 0.55B


0.5


k


(0.5

3


0.4 C)B


3k


]


t






0.5


3



0.4 C


0


时,该模型为


MA



2



模型,解出


C



0.275




整理为








展开等号右边的多项


式,




1


0.5B


0.5


B



0.5



B






2


2


3


3


0.5 B


4


4


L


L


L


0.8B


2



0.8


0.5B


3



0.8 0.5


2


B


4




CB


3




0.5CB


4



合并同类项,原模型等价表达为





3.9


E(x


t


) 0


,


Var(x


t


) 1 0.7


0.7 0.7 0.4


1.65


2 2


0.4


1.65


0.4


1.65


2 2


0.59


0.24


k


0,k


3



3.10


(


1


)


证明:因为



V

< br>ar(x


t


)


k


im(1



kC)



2




yt Xt Xt 1 t



C 1



t 1


,所以该序列为非平稳序列。



,该序列均值、方差为常数


,



E(y


t


) 0


,


Var(y


t


)


自相关系数只与时间间隔长度有关,与起始时间无关




1 (C 1)


2 2



1 (C 1)




2


k


0,k


2


所以该差分序列为平稳序列。



3.11




1


)非平稳,


2


)平稳,



3

< br>)可逆,



4


)不可逆,



5


)平稳可逆,



6


)不平稳不可逆



k 1


k 1


3.12



G


o


1


,


G


1


G


0


1


0.6 0.3


0.3




G


k


1


G


k 1


1


G


1



0.3 0.6


, k 2


所以该模型可以等价表示为


:






X


t


t


0.3 0.6


t k 1


k 0


3.13


1 1 0.25


12





1


3.14


证明:已知


1




,根据


ARMA(1,1)


模型< /p>


Green


函数的递推公式得


:


0.5


0.25


,


G


k


1


4


G


o


1


,


G


1


1


G


0


G


k


G


i


1


,k


k 1


.


2




2j


1


~4


5


1


7


1


n


2



G



j 0


2


2(j 1)


1


26


0.27


G


j


G


j


j 0


0


G


j


1


G


j


j 0


G


j


G


j


,k


G


2



0




j 0


G


2



j 0


G


2




3.15


3.16


(1)


成立



(2


)


成立



(3)


成立



(4


)


不成立



(1)


95%


置信区间为

< p>
(


3.83,16.15


)



(2)


更新数据后


95%


置信区间为


(


3.91,16.18


)



(


1


)


平稳 非白噪声序列



(


2


)


AR(1)


年预测结果如下:



ForeGaats for var iabl e


K


3.17


(3) 5



134.7050



180.6086



128.8376



128


?曲



Obs




Forecas


t



90.1563



93.8002



01.9033



91.2$$23



S1.0S53



Std Error



22J294



28. m



23.9440



23.9558



853E Confidence


Limits



45.6075



3? J 698



34.3769



34 J 325



34 J 329





86



S7






1?fi.O3?7



3.18


(


1


)


平稳 非白噪声序列



(


2


)


AR(1)


年预测结果如下:



Forecasts for


vsiri&ble x



(3) 5


Obs



Forec*


si



Sid Error



Conf idence L



i


r 1


i


L s



75



78



77



0.7046



0.7S5G



0-8295



Q.S421



O.a4G8



0.2771



O.29E?



0.1616



0,2161



0.245?



1.2476



1,3751



1.4139



1.4271



1.4319



O.?3S1





79




3.19


(


2


)


MA(1)


0.2995



O.29SE



0.2571



0.2617



(

< br>1


)


平稳非白噪声序列



(3)


下一年


95%


的置信区间为


(


80.41,90.96


)



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