謝謝jangwei 跟 yhliu 的回應 跟指教 被yhliu猜中了 我是因為臨時需要，所以才開始接觸時序的書籍 之前也沒有學過統計@@，所以問題很多也不清楚 這幾天一樣還是狂看 時序的資料跟書籍 還是一樣搞不清楚 我想我要預測的東西像是"隨機漫步"(Random walk mode) 就是人在行走時後的手機訊號強度 要預測t+1個時間點的強度的數值為多少 而這幾天我已經知道ARMA是如何推導出來 X(t)=a0 + a1*X(t-1) +ε(t) + b1 + ε(t-1)... 但是這邊有一個問題就是說 我不知道如何將觀測值帶入之後計算出預測 因為a0 a1 根ε(t)...有很多未知數 所以... 不知道是不是只推導出ARMA還不能去解決預測的問題 還要其他步驟才可以解決?? ※ 引述《[email protected] (老怪物)》之銘言： : ※ 引述《[email protected] (Giberto)》之銘言： : > 各位好 我想請問一下預測的問題 : > 我在於每一個t時間點取一個觀測值(也可以稱為實際測量值吧) xt : > 也就是會有 1 ~ n 的時間點 會取得 x ~ xn 個觀測值 : > ex.. n = 1 ~ 10 x = 50, 55, 57,...ect(有10筆資料) : > 然後這10比資料的變化 : > 都是透過前一筆的隨機增加或是減少 : > ex..50, 55, 57, 62, 59, 54... : > 不會從100跳到0或跳到200 : > 然後我需要預測n+1時間點的值 : > 不知道用哪一套預測方法會比較準確呢 : 從前面的文章和推文, 知道你是為了應用而臨時去看時間 : 數列的書. : 因需要用到某一方法, 而去看該方法的書, 有疑問自己未 : 能解決則上來問, 這是值得肯定的. 相較於以為套個軟體 : 計算出結果然後問人家怎麼解釋, 我個人推許你的作法. : 不過, 發問是有方法的. 如果你要問解決你的應用問題的 : 方法, 必須提供你的目的(想瞭解甚麼)、資料怎麼產生、 : 怎麼觀測、數量、結構以及其他特性. 至於這樣的資料, : 為了達成你的目的, 該如何去分析, 或者需其他資料, 這 : 且先莫下定論. 身為統計人員, 能提供給你的就是方法的 : 建議. 至於哪一種方法誤差最小這一類的問題, 或許有高 : 明者能回答, 個人是回答不了的. --

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