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離散序列AR模型定階方法研究_衡思坤
離散時(shí)間序列模型一般分為滑動(dòng)平均 （Moving Average，簡(jiǎn)稱 MA）模型、自回歸（Autoregressive，簡(jiǎn)稱 AR）模型、自回歸滑動(dòng)平均（ARMA）模型三種，三種模型可以互相轉(zhuǎn)化。其中 AR 模型比其它兩種模型計(jì)算簡(jiǎn)單，許多研究人員喜歡采用 AR 模型。本文介紹了 AR 模型及其參數(shù)計(jì)算方法， 結(jié)合具體實(shí)例分別用 Gram-Schmidt 正交法、奇異值分解法、Levinson-Durbin 遞推法， 確定 AR 模型階數(shù)， 并進(jìn)行比較分析。結(jié)果表明：GramSchmidt 正交法所得模型的階數(shù)、計(jì)算時(shí)間、精確度都較為適中， 適合在 AR 模型的研究中推廣普及。
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