针对70个化学反应数据序列建立时间序列模型.docx

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针对70个化学反应数据序列建立时间序列模型

对

70

个

化

学

反

应

数

据

序

列

建

立

时

间

序

列

模

型

班级：

统计二班

姓名：

李灿

学号：

20090642

对70个化学反应数据序列建立时刻序列模型

一、数据平稳性检验

（1）用时序图进行初步推断

Xt时序图

从时序图能够看出70个化学反应的数据是平稳的，但那个推断比较粗糙，需要用统计方法进一步验证。

（2）用序列相关性进行检验

Xt自相关图

从相关图看出，自相关系数从二阶后迅速衰减为0，讲明序列是平稳的。

（3）对该序列做单位根检验

检验结果如下图所示

T检验统计量的相伴概率值专门显著，讲明不存在绝对值大于1的单位根，讲明序列是平稳的。

二、对序列进行的随机性进行检验

Xt自相关图

最后一列白噪声检验的Q统计量和相应的伴随概率表明序列存在相关性，因此序列为非白噪声序列。

我们能够对序列采纳B-J方法建模研究。

三、模型识不（即模型定阶）

从自相关图能够看出自相关系数前两阶显著异于零外，其他都落入两倍标准差内，因此能够考虑用MA

（2）拟合；偏自相关系数除了第一个显著异于零外，其他都落入两倍标准差内，且由非零转变为零的过程特不突然，因此能够尝试用AR

（1）进行拟合；还能够考虑用ARMA（1,2）进行拟合。

对原序列做描述统计分析见图1，可见序列均值非0，我们通常对0均值平稳序列做建模分析，因此需要在原序列基础上生成一个新的0均值序列。

新序列的描述统计量见图2，相当于在原序列基础上作了个整体平移，因此统计特性没有发生全然改变。

我们对序列x进行分析。

Xt的描述统计量

中心化处理后的Xt的描述统计图

四、对模型的参数进行可能

（1）尝试用AR

（1）进行拟合

从表中的数据能够看出T统计量的相伴概率特不显著，且模型的特征根在单位圆内，讲明该过程是平稳的。

因此可得到如下AR

（1）模型：

（2）尝试用MA

（2）模型进行拟合

从表中能够看出MA

（1）和MA

（2）的相伴概率在显著性水平为0.05的情况下是显著的，因此能够建立如下MA

（2）模型

（3）尝试建立ARMA（1，2）模型