Phyllis2019-09-26 12:09:26
Phyllis请问这里是否可以理解为 ：首先是去掉趋势项 然后去掉季节性，然后判断出均值方差长期平稳是协方差平稳，然后均值=0；方差constant；no correlation 满足这三项就是白噪声了。再白噪声的基础上再分析用什么模型对吗？（还有些迷惑no rorrelation的基础上为什么还有autocorrelation的可能）没有相关为什么还能自相关呢？。 其次，是否判断如图的步骤是从AR开始到ARMA的顺序 也就是说ARMA是最后的选项 是在不行了才用ARMA,首选是AR (测到截尾就确定模型 AR不是就MA ARMA是最次选项？) 求解析 谢谢撒
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Crystal2019-09-26 15:03:10
Crystal除了你疑惑的点，其他的理解是对的。
但是你要清楚的是ma模型是把白噪声当成是x来进行建模，当ma模型有很多期滞后的白噪声一起来构成，那么不同时期的满足ma模型的数据自然是可以有相关性了、
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请问 MA不是由随机数构成的吗？也会有autocorrelation吗？还是说 其实MA AR ARMA 都是有自相关的构成 所以用自相关和偏自相关来测？
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有自相关系数的是是ma模型中的数据。
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这些数据是由不同的白噪声求和构成的。
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不好意思老师，我有点懵。
首先，MA（moving average）应该是关于随机项的,AR(autoregressive)是关于自相关的，请问不是吗？（从名字来分析AR模型是有自相关的吧，今天的我和昨天的我的自相关性）。
还有就是，用AR，MA，ARMA模型测的不是一组数据的一份白噪声吗？（只要这组数据均值0，方差常数，no correlation）请问为什么是不同白噪声求和？（是因为是今天的我和昨天的我 这样就算是两组数据了吗？但是还是觉得是一组里面的两个数值而已呀）
谢谢求教
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第一句话，你说的是对的。
第二句话，不对，因为ar、ma、arma不是给一组白噪声建模，而是一组满足协方差平稳的数据进行建模。这一组满足协方差平稳的额数据可以被分解成由很多白噪声组成的数据，这么说其实也是不标准的，因为准确来讲这是内容是沃尔德理论，主要是说的是ma模型。
但是有一点是ar和ma还有arma都是给满足协方差平稳的数据进行建建模的。
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