观测数据分析中几种方法的探讨(一) 回归-时间序列模型和贝叶斯预测模型

来源：学生作业帮编辑：拍题作业网作业帮分类：综合作业时间：2024/04/29 21:28:10

首先,叙述用回归分析与随机时间序列技术的组合方法来处理大坝的监测数据.通常,回归分析后的残差序列并不满足白噪声假设,这个理论缺陷在一定程度上降低了监测的可靠性和预测的正确性.为此,采用鲍克斯-詹金斯方法对残差序列进行再处理.按照上述组合方法求得的计算数据能更好地吻合实测数据,最终的误差序列能符合白噪声特性,并使拟合和预测的正确程度有了较大改善.然后,利用贝叶斯动态模型分析监测资料.采用贝叶斯模型时,由于状态参数(相当于回归系数)能及时调整跟踪,故所得的结果比常规回归分析的结果有更高的精度,计算曲线与实测曲线吻合得更好.

观测数据分析中几种方法的探讨(一) 回归-时间序列模型和贝叶斯预测模型什么样的数据比较适合做时间序列模型分析? 英语翻译在预测分析中,最基本的预测模型为线性回归方程,针对一些规律性较强的数据,该模型能作出精确的预测,但在实际中,我们多元回归模型,用哪种方法进行分析? 价格预测模型钢铁价格预测及其数学建模用哪种数学模型比较简单可以用数据分析的 eviews利用回归模型预测 VAR模型即向量自回归模型,一定在平稳的时间序列上才能建立吗? 时间序列模型和神经网络模型有何区别? VAR模型是不是随机性的时间序列模型计量经济学求一份 EViews软件做的多元线性回归模型要有数据和表格结果分析什么是回归分析法、时间序列法、投入产出法、数学归纳法和马尔科夫链预测法? 时间序列构成要素组合模型的加法模型和乘法模型中,对季节因素的表述有什么区别