各位统计版的各位大家好 我想请问一个关於时间序列的问题 我是参考别人的论文 里面有写到 每一组参数值配合已找出之模式阶数及历史负载资料计算其损失函数值 损失函数值越大 模拟历史资料的能力越差 损失函数:V V=(e*e')/(N-np) np:模式中所有参数数目 N :历史资料总数 V :族群个体的损失函数 e :拟合预测误差向量 没有写e'的定义 可是我的问题是 e和e'的定义 我还是有点不懂 所以我的程式写出来 预测常常不准 能否有哪位大大刚好会这个的 可以跟我讲一下e代表的意思 或是有哪本书有的 也请提供我方向 因为我没读过统计 所以比较不懂要找哪方面的书 我有找过时间序列的书 还有System Identification方面的 可是也没找到这公式 对了 那个损失函数就是 Akaike's final prediction error criterion 的V 公式如下: FPE=V(1+np/N)/(1-np/N) 希望大大们给我线索让我知道损失函数的意思 感恩 --

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