※ 引述《[email protected] (Giberto)》之铭言： > 谢谢jangwei 跟 yhliu 的回应 跟指教 > 被yhliu猜中了 我是因为临时需要，所以才开始接触时序的书籍 > 之前也没有学过统计@@，所以问题很多也不清楚 > 这几天一样还是狂看 时序的资料跟书籍 > 还是一样搞不清楚 > 我想我要预测的东西像是"随机漫步"(Random walk mode) > 就是人在行走时後的手机讯号强度 > 要预测t+1个时间点的强度的数值为多少 > 而这几天我已经知道ARMA是如何推导出来 > X(t)=a0 + a1*X(t-1) +ε(t) + b1 + ε(t-1)... > 但是这边有一个问题就是说 > 我不知道如何将观测值带入之後计算出预测 > 因为a0 a1 根ε(t)...有很多未知数 所以... > 不知道是不是只推导出ARMA还不能去解决预测的问题 > 还要其他步骤才可以解决?? 想到先前你曾问过关於手机讯号强度预测的问题了! 是因 当时未曾得到回应, 所以回去研读时间数列预测的方法? 唉! 问问题的技巧也需要学啊! 昨天回应的: 必须提供你的目的(想了解甚麽)、资料怎麽产生、 怎麽观测、数量、结构以及其他特性. 找到了3月4日你问的 而我要做的预测是"手机讯号强度"的部份 当手机靠近基地台的时候讯号强度变强；反之变弱 也就是说在时间点t我必须要预测t+1的讯号强度为多少 (有想像是人的行为，是否远离基地台的感觉) 也许你认为你已把问题描述清楚了. 但愚鲁的我, 却仍不 清楚你要预测的是怎麽样的东西? 所谓 "时间点" 是真实 的时间点? 或是离基地台的距离而以 "时间" 比喻? 讯号 是怎麽测的? 理论上讯号是如何衰减? 例如: 如果你的问题是讯号从基地台发出多少米时衰减为 多少的预测问题, 也许这讯号是以等比例递减(指数递减), 也许是加速倍率递减等等. 如果确定资料适合 random walk, 或 AR(1), 或其他特定 的 ARMA(p,q), 甚或只知适合 ARMA(p,q) 而 p,q 未知, 套用既有的软体其实不难. 计算公式在一些讲得比较详细 的教本也有, 只是除了对研究其方法有兴趣的人以外, 通 常不会理它, 而是套用软体. 但问题是: 怎知你的资料适合这样的模型否? 在已知适合 ARMA(p,q) 模型情况, 如何决定 p,q? 如何检验模型适合 度? 如何解读结果? 计算的问题一般是交给软体就成了, 解读及检评结果, 则需要研究主题的专业知识及统计知识. ARMA模型可算是是时间数列模型中最简单的 (我个人也只 略知这种最简单的), 其分析流程是: 辨识 ——→ 估计 ——→ 诊断 ——→ 预测 ↑ │ └───────────┘ 软体可提供辨识模型(决定 p,q)、诊断模型适合度、模型 参数估计及预测的计算; 而辨识模型、诊断及结果解读就 必须依赖统计及主题专业知识了. 以下提供几个分析时间数列免费软体的资讯: Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library http://gretl.sourceforge.net/win32/ gretl for Windows comes in the form of a self-extracting executable, gretl_install.exe (Mar 14, 2005, about 7MB). ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 按这个, 会进到 sourceforge.net, 选一个最近的点下载即可. 这网站还有其他东西, 看看有需要的不妨下载玩玩. EasyReg International http://econ.la.psu.edu/~hbierens/EASYREG.HTM 商业用途需付费: 单机版 US$300. FreeFore 0.1.25 http://www.download.com/3000-2064-10133365.html?tag=lst-0-1 FreeFore is a freeware version of AUTOBOX which has been developed and marketed by Automatic Forecasting Systems to build Box-Jenkins models for univariate and multivariate data. 这可能功能有很大限制吧? 但却又是很庞大的软体! 一个使用者给予很差的评价: could never forecast beyond one period The program is just a sales promo X-12-ARIMA http://www.census.gov/srd/www/x12a/x12down_pc.html 这个能不能用於 ARMA model 的估计其实我不清楚! 一个 online 分析的: http://www.xycoon.com/free_online_software.htm http://www.wessa.net/wessa.wasp 曾弄了个资料上去, 估计/预测结果看来有问题... orz 但用网站上原有资料之一去 fit/predict, 却似乎没问题? -- 嗨!  你好! 祝事事如意, 天天 happy! 统计专业版, 需要你的支持! :) 无名小站 telnet://wretch.twbbs.org Statistics (统计方法讨论区) 盈月与繁星 telnet://ms.twbbs.org Statistics (统计：让数字说话) 成大计中站 telnet://bbs.ncku.edu.tw Statistics (统计方法及学理讨论区) 交大资讯次世代 telnet://bs2.twbbs.org Statistics (统计与机率) ★本文未经本人同意请勿转载; 回覆请勿全文引用, 请仅留下直接涉及部分。 -- 夫兵者不祥之器物或恶之故有道者不处君子居则贵左用兵则贵右兵者不祥之器非君子 之器不得已而用之恬淡为上胜而不美而美之者是乐杀人夫乐杀人者则不可得志於天下 矣吉事尚左凶事尚右偏将军居左上将军居右言以丧礼处之杀人之众以哀悲泣之战胜以 丧礼处之道常无名朴虽小天下莫能臣侯王若能守之万物将自宾天地相合以降甘露民莫 之令而自均始制有名名亦既有夫亦将知止知止可以不殆譬道之在天 163.15.188.87海