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aic准则前沿信息_aic准则确定AR模型滞后阶数(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

aic准则

𐟓Š 探索ACF与ARIMA模型 𐟓ˆ 𐟤” 你是否听说过ACF和PACF？它们在统计学中可是大名鼎鼎！ACF，即自相关函数，衡量的是任意时间点与该时间点前的一段时间内所有观测值的相关程度。而PACF，偏自相关函数，则消除了其他滞后值的影响，更准确地反映了时间序列的真实关系。 𐟒ᠥœ覎⨮覗𖩗𔥺列分析时，我们经常会遇到“拖尾”和“截尾”现象。拖尾指的是纵坐标趋于0但始终有非0取值，某阶之后不再有趋势，在0附近波动。而截尾则是纵坐标在某阶之后全部为0。这些现象可以帮助我们判断时间序列是否平稳。 𐟓š ARIMA模型，作为统计学中的一大神器，结合了AR和MA的特性。它可以帮助我们更好地理解和预测时间序列数据。在建模过程中，我们通常会根据ACF和PACF图以及AIC和BIC准则来选择最佳的模型阶数。 𐟔 那么，“AIC准则”和“BIC准则”哪个更好呢？其实，两者各有千秋。AIC在样本容量较小时表现更优，而BIC则更适合样本容量较大的情况。它可以根据参数个数和极大似然函数来调整惩罚项，有效防止模型过拟合。 𐟚€ 现在，你是否对ACF、PACF以及ARIMA模型有了更深入的了解呢？这些统计工具不仅能帮助我们更好地理解数据，还能为我们的决策提供有力的支持！

𐟧Logistic回归结果解读指南𐟓– 𐟤”Logistic回归结果怎么看？别担心，这篇指南帮你轻松解读！ 𐟓ˆ回归系数（Coefficients）𐟓ˆ 回归系数是自变量对因变量（log odds）的影响大小。正系数表示自变量增加与结果变量概率增加的正相关；负系数则表示负相关。 𐟎ds Ratio（OR）𐟎dds Ratio是回归系数的指数（e^𜉯𜌧”褺Ž解释自变量如何影响因变量的发生机会比。OR>1表示正相关，OR<1表示负相关。 𐟔显著性检验（p值）𐟔 p值用于测试自变量系数是否显著不同于0。通常，p<0.05被认为是统计显著的。 𐟓Š置信区间（Confidence Intervals）𐟓Š 置信区间为系数或Odds Ratio提供范围估计，通常是95%置信区间。 𐟎令ᥞ‹拟合优度（Goodness of Fit）𐟎€š过赤池信息准则（AIC）、拟合优度检验（如Hosmer-Lemeshow测试）及伪R平方值（如Nagelkerke Rⲯ𜉦娯„估。 𐟔模型诊断𐟔 检查杠杆值、Cook距离等统计量，评估模型是否存在异常值或过度影响点。 𐟒᧎𐥜诼Œ你是否对Logistic回归结果有了更清晰的认识呢？✨

SRM 5.29考试心得分享 𐟓š 总共花了3.5小时考试，不到1.5小时就搞定了。计算题部分：题目相对简单，主要是时间序列和广义线性模型（GLM）的计算。有一道题目问了残差的方差，当时还真愣了一下，后来才反应过来是什么东西𐟘‚。概念题部分：聚类和决策树占了70%，这两部分主要考察概念，计算题不多。KNN考了两道题，一道是应用题，另一道是给图像问估计方法。其他题目包括似然比检验（LRT）的应用、GARCH模型的系数条件、给密度函数问哪个更适合估计理赔金额、岭回归（ridge）和套索回归（lasso）的区别、滤波器的应用等。总体来说，考试难度大概在6左右，有2-3道题目没见过，但仔细想想还是能蒙一个答案。建议大家多看看《Introduction to Statistical Learning》这本书，真的很有帮助！ASM的计算题不用太纠结，多刷刷概念题。我考前看的一些很偏的计算题都没考到，甚至交叉验证（CV）、信息准则（AIC、BIC）也没考到，不过还是得看看这些内容。祝大家考试顺利！𐟓ˆ

回归分析笔记：期末复习必备 𐟓š 第二章：回归分析的基础知识最大似然估计与最小二乘估计 𐟓ˆ 最大似然估计是一种基于统计模型参数的估计方法，而最小二乘估计是回归分析中常用的参数估计方法。两者在某些情况下可以得出相同的结果，但在其他情况下则有所不同。方差与协方差 𐟓Š 方差（Var）用于衡量数据的离散程度，而协方差（Cov）则用于衡量两个变量之间的线性关系。在回归分析中，方差和协方差的计算是基础步骤。回归方程的显著性检验 𐟔 回归方程的显著性检验是用于确定自变量与因变量之间是否存在显著关系的统计方法。常用的检验方法包括t检验和F检验。残差与误差 𐟓‘ 残差（Residual）是实际观测值与预测值之间的差异，而误差（Error）则是由于模型本身的不完善或数据的不准确而导致的差异。在回归分析中，残差和误差的分析是关键步骤。模型假设与检验 𐟛 ️ 回归分析的假设包括线性关系假设、无多重共线性假设等。这些假设需要通过统计方法进行检验，以确保模型的可靠性和有效性。置信区间与预测区间 𐟎𝮤🡥Œ𚩗𔥒Œ预测区间是回归分析中的重要概念。置信区间用于估计模型参数的可靠性，而预测区间则用于预测新观测值的范围。正态分布与假设检验 𐟓ˆ 正态分布是回归分析中常用的假设之一，用于描述数据的分布情况。假设检验则是用于验证这些假设是否成立的方法。回归模型的优化与调整 ⚙️ 回归模型的优化和调整是提高模型拟合度和预测精度的关键步骤。常用的方法包括逐步回归、岭回归等。多元回归与交互作用 𐟤 多元回归分析是用于处理多个自变量与因变量关系的统计方法。交互作用则是指两个或多个自变量之间对因变量的共同影响。数据转换与标准化 𐟓 在回归分析中，数据转换和标准化是常见的预处理步骤，用于消除量纲和异方差性的影响。模型选择与比较 𐟎补ž‹选择与比较是用于确定最佳回归模型的统计方法，常用的方法包括赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）。

9步掌握ARMA，时间序列轻松！嘿，统计小白们！今天我们来聊聊如何用ARMA模型来分析时间序列数据。别担心，我会一步一步指导你，让你也能轻松上手。具体来说，我们需要经历以下9个步骤：绘制时间序列图 𐟓Š 首先，画出你的时间序列图，这样可以初步判断序列是否有明显的趋势或周期性。毕竟，了解数据的外观是很重要的。随机性检验 𐟎𒊦Ž夸‹来，通过LB test等随机性检验来判断序列是否为白噪声。只有当你拒绝原假设时，才说明序列不是白噪声，继续建模才有意义。平稳性检验 𐟚𖢀♂️ 用DF test或ADF test来检验序列是否平稳。如果拒绝原假设，说明序列非平稳，需要通过差分等手段使其平稳化。只有不拒绝原假设，序列平稳，才能继续建模。求自相关函数 𐟓ˆ 求出该平稳非白噪声序列的ACF和PACF，并绘制成图。这样可以帮助你更好地理解数据的性质。识别ARMA模型 𐟕𕯸‍♀️ 根据ACF或PACF图来识别ARMA模型。如果ACF拖尾PACF截尾，选择AR模型；如果ACF截尾PACF拖尾，选择MA模型；如果两者都拖尾，选择ARMA模型。估计参数 𐟧𜰨补ž‹中的未知参数值。这一步需要用到一些数学和统计知识，但不用担心，软件会自动帮你完成。检验模型有效性 𐟔 主要是对模型残差进行白噪声检验。希望你不拒绝原假设，这样说明残差序列为白噪声，模型对序列信息的提取是充分的。如果拟合模型不能通过检验，需要重新选择模型再拟合，随后再重复模型检验步骤。模型优化 𐟌Ÿ 如果模型通过检验，仍然可以拟合其它模型，充分考虑各种可能，建立多个拟合模型，从所有通过检验的拟合模型中选择最优模型（通过AIC，BIC等准则）。预测未来走势 𐟔œ€后，利用最优模型来预测序列的未来走势。这一步是最有趣的，因为你将能够看到你的模型如何预测未来的数据。好了，这就是ARMA模型的建模步骤。希望这篇指南能帮到你，让你在时间序列分析中不再迷茫。祝你建模顺利！𐟚€

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