caocheng8230
能给大伙补习补习这方面的知识么?
它的核心思想是什么?
我看现在好多的自适应算法都用到了AR
AR滤波器,ARMA等
yihui
本期对前几期做回归
caocheng8230
这是它的定义,
我想这个方法应该有它的称为内核的东东吧?
把这个核找出来才更好地理解它的精髓.
从它的定义看,好像和马氏链很像,一个是对前几期的分析,另一个是对前一期的分析
不知道这些方法有什么好的技术没有?
yhyu_bupt
顾名思义就是自己对自己的建模和预测，指同一指标在不同时间点上的数据值之间因为存在线性相关性，所以可以用前几期的历史数值来预测未来值。
比如一阶的回归模型形如y(t)=a*y(t-1)+e
而两阶的回归模型形如y(t)=a1*y(t-1)+a2*y(t-2)+e
当然实际建模时还要要求系统是平稳的，在模型阶数确定上和参数估计上都有一整套方法。可以参看相关书籍、论文。
hzworld
由于序列的相依性，通过历史（既往值）对当前（现在值）做出推断，需要考虑到当前的噪声影响。
AR、ARMA、SARIMA等都属于经典时间序列分析内容。
参考书目：
Box&Jenkins(1976).Time Series:Forecasting and Control
Brockwell&Davis(1991,2003).
Time Series:Theory and Methods(1991)—有中译本，田铮翻译：时间序列的理论与方法
Introduction to Time Series and Forecasting
Hamilton(1994).Time Series Analysis
常学将等：时间序列分析，1993
项静恬等：动态数据处理：时间序列分析，1986
王振龙：时间序列分析，2000
工程方面的可以参考杨叔子的时间序列分析
