※ 引述《jangwei (呆呆)》之銘言： : ※ 引述《akillerbear (我是歹人雄大)》之銘言： : : 小弟目前在跑時間序列中的ARIMA有些問題想要請教大家 : ARIMA叫作Autoregressive Integrated Moving Average Model : （自我迴歸共整合移動平均模式），顧名思義，是指一個時間序列的值 : 與過去的值及歷史誤差項移動平均值有關。 : 而你現在的問題是兩個時間序列間是否有關，怎麼會跑ARIMA？ 我可能沒有表達得很清楚　我知道ARIMA 是這樣的 而且書上有寫的都是跑一個值 然後找出模型再預測 : : 我有兩個數列 A、B : : 想看A是否會因為B的原因而有所變化 : : 是把A放在dependent variable : : 然後把B放在Independent variable : : 這樣下去做ARIMA 然後觀察ACF跟PACF : 回去看書搞清楚何謂ACF？何謂PACF？ : 那是衡量單一時間序列的自我相關性及偏自我相關性； : 而你的問題是要衡量兩時間序列間的相關性， : 應該是算兩時間序列的CCF（Cross Correlation Function）， : 看看兩者之間的延遲k 期相關性， : 或者你也可以作檢定，如Granger causality test。 : http://en.wikipedia.org/wiki/Granger_causality : 若確定兩時間序列存在延遲k 期相關性， : 則可考慮轉換函數模式來分析資料（方法之一）。 我這邊意思是我可以找到根據ACF 跟PACF 的適合參數後(p,d,q) 我有套用CCF跟 LFT法 不過有沒有相關我看不出來 是落於信賴區間就算嗎? 所以才上來詢問是否有比較淺顯方法判斷 : : 找出ARIMA的參數 但是我要怎麼看出他們的關聯性啊? 麻煩大家<(_ _)> : : 小弟我用的軟體是GRETL : 先不論軟體，建議你還是拿任一本時間序列教本仔細研讀， : 搞清楚你的問題該用什麼分析方法？ : 沒搞清楚資料適用何種分析方法而誤用他法恐會南轅北轍， : 永遠無法得到你想要的結果。 我這邊有參考了SPSS時間序列分析使用手冊 楊奕農教授的時間序列分析 還有林茂文教授的時間序列分析 不過因為我對於怎麼解釋呈現很苦惱 問題跟我的狀況沒有敘述清楚不好意思@@ --

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 203.71.94.30