如何确定时间序列的滞后？
确定时间序列的滞后可以通过以下几种方法：
- 自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）：ACF和PACF是统计学中常用的工具，用于分析时间序列数据中的相关性。ACF表示当前观测值与不同滞后期的观测值之间的相关性，而PACF则表示当前观测值与滞后期的观测值之间的相关性，消除了中间滞后期的影响。通过观察ACF和PACF的图形，可以确定时间序列的滞后期数。
- 信息准则：信息准则是一种模型选择的方法，常用的有赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）。这些准则基于模型的拟合优度和参数数量，可以帮助确定时间序列的滞后期数。一般来说，选择AIC或BIC值最小的模型作为最佳模型。
- 图示法：通过绘制时间序列数据的图形，观察数据的趋势、季节性和周期性等特征，可以初步判断滞后期数。例如，如果数据呈现出明显的周期性变化，可以根据周期的长度确定滞后期数。
- 经验法则：根据经验，可以根据时间序列数据的周期性或领域知识来确定滞后期数。例如，某些领域的时间序列数据可能具有固定的季节性，可以根据季节的长度确定滞后期数。
需要注意的是，确定时间序列的滞后期数是一个复杂的问题，需要综合考虑多种方法和领域知识。不同的方法可能得出不同的结果，因此需要结合实际情况进行判断和选择。
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我正在处理一个时间序列问题，我想分解一下，以获得一些关于滞后的基本信息。目标是根据更改变量的更改来评估输出变量的滞后，这是下面示例data.frame的一部分。Full data.frame有更多的数据，但它都是按周进行的，并遵循与本例相同的结构。3295,4379,4284,4832)
timeTest <- data.frame(ye
浏览 9提问于2011-03-14得票数 4
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浏览 2提问于2019-04-05得票数 0
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我怎样才能做到这种行为呢？我正在考虑在结果上使用带有HoppingWindow的Lag
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注意滞后的、依赖的和滞后
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更新:刚发现在compact框架中没有二进制序列化支持，所以不是一个选择。
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、、、
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浏览 2提问于2018-04-10得票数 0
我现在有一个巨大的时间序列数组，包含多个证券和经济统计的时间序列数据。我正在创建一个使用历史数据来预测未来性能的模型。
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在R中，我可以使用frequency()命令来确定数据的频率。myts = ts(x[1:240], frequency = 12)> 12
frequency返回每个单位时间的样本数，并在观察之间确定时间间隔(参见是否有类似的概念来验证熊猫的时间序列数据？
浏览 0提问于2019-02-07得票数 0
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我不确定时间序列的日期时间需要采用什么格式。
我尝试过运行as_datetime(x，tz = NULL，format = NULL)
浏览 0提问于2020-07-30得票数 0
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转换对于arima是强制的吗
浏览 1提问于2015-04-15得票数 0
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我想计算时间序列的自相关(滞后1)。为此，我在R中使用了acf()函数。具体地说，我模拟了以下序列所以从理论上讲，自相关系数应该是0.9。
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这个问题看起来很容易解决，但我找不到任何提示--也许我没有问谷歌正确的问题。
假设你拥有一家互联网公司。您有当前月份的客户总消费量、上个月和前一个月的消费量。您想要创建一个名为"month_consumption_variation“和"2month_consumption_variation”的特性，首先是当前月份的消费除以上个月的消费量，然后从结果中减去一个对于第二个特性，也是这样做的，但是在最后一个特性的前一个月(~延迟2)。
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我有两个时间序列，我正在使用ccf来找出它们之间的交叉相关。ccf(ts1, ts2)列出了所有时间滞后的交叉相关性。如何在不手动查看数据的情况下找到导致最大相关性的滞后？
浏览 3提问于2012-04-29得票数 15
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