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时间序列分析 实验4.2 参数估计、参数显著性检验-R实现
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时间序列分析 实验6.2 Holt-Winters指数平滑预测
时间序列分析 2.1.2 - 平稳时间序列的定义
时间序列分析 3.13 参数估计
时间序列分析 实验4.3 模型检验和优化及预测-R实现
时间序列分析 2.4.2 纯随机性检验(2)
时间序列分析 3.14 模型检验
时间序列分析 2.4.1 纯随机性检验(1)
时间序列分析 7.1 异方差的性质
时间序列分析 2.1.1 - 时间序列预处理
时间序列分析 3.12 模型识别
时间序列分析 实验6.3 ARIMA加法和乘法模型的R实现
时间序列分析 7.3.2 GARCH模型结构
时间序列分析 2.3 平稳性检验
时间序列分析 实验4.1 模型识别的R实现
时间序列分析 5.1 差分运算
时间序列分析 实验7.1 GARCH模型建模
时间序列分析 4.2 非平稳序列的因素分解模型
时间序列分析 2.2.2 - 平稳序列分析的理论基础(2)
时间序列分析 4.1 非平稳序列的确定性因素分解
时间序列分析 1.2 时间序列分析
时间序列分析 2.2.1 - 平稳序列分析的理论基础(1)
时间序列分析 5.2.3 ARIMA模型预测(1)上
时间序列分析 5.2.4 ARIMA模型预测(2)
时间序列分析 2.1.3 平稳时间序列的统计性质
时间序列分析 5.3 疏系数模型
时间序列分析 3.11 ARMA模型
时间序列分析 7.3.3 GARCH模型拟合与衍生模型
时间序列分析 实验6.1 因素分解模型的R实现
时间序列分析 7.2 方差齐性变换
时间序列分析 7.3.1 ARCH模型
时间序列分析 3.5 AR模型的协方差和自相关系数
时间序列分析 实验5.1 差分平稳化
时间序列分析 3.1 AR模型的定义
时间序列分析 3.6 AR模型的偏自相关系数(1)
时间序列分析 1.1 时间序列的定义
时间序列分析 3.3 AR模型的平稳性判别(2)
时间序列分析 3.9 MA模型的可逆性
时间序列分析 实验5.3 疏系数模型—R实现
时间序列分析 3.8 MA模型的定义及统计性质
时间序列分析 实验3.1 ARMA模型的R实现