本篇目录：
1、数据分析技术:时间序列分析的AR/MA/ARMA/ARIMA模型体系2、ar模型和var模型区别3、ar模型的传递形式推导4、ar1和ar2模型是什么检验5、自变量为时间序列的AR模型有哪些?数据分析技术:时间序列分析的AR/MA/ARMA/ARIMA模型体系
1、因为传统时间序列分析技术（时间序列分解法）的缺陷，所以统计学家开发出更为通用的时间序列分析方法，其中AR/MA/ARMA/ARIMA在这个发展过程中扮演了非常重要的角色，直到现在，它们都在实际工作生活中发挥重要作用。
2、ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归，p为自回归项，可以看自相关图来估计；MA为移动平均，q为移动平均项数，可以看偏相关图来估计，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
3、运用对象不同 AR，MA，ARMA都是运用于原始数据是平稳的时间序列。ARIMA运用于原始数据差分后是平稳的时间序列。时间序列不同 AR(自回归模型)，AR ( p) ，p阶的自回归模型。
ar模型和var模型区别
向量自回归模型，它是AR模型的推广。1这个概念应当区别于金融风险管理的VaR模型。VaR模型是用于衡量市场风险和信用风险的大小，辅助金融机构进行风险管理和监管部门有效监管的工具。
运用的技术不同 vr是仿真技术与计算机图形学人机接口技术多媒体技术传感技术网络技术等多种技术的集合。而ar包含了多媒体、三维建模、实时视频显示及控制、多传感器融合、实时跟踪及注册、场景融合等新技术与新手段。
所谓结构向量自回归模型，正如其名称所表明的，它可以捕捉模型系统内各个变量之间的即时的(instantaneous)结构性关系。而如果仅仅建立一个VAR 模型，这样的结构关联性却被转移或者说掩藏到了随机扰动向量的方差-协方差矩阵中了。
区别就是一个看到的全部都是假的，另一个看到的半真半假。虚拟现实(VR)，看到的场景和人物全是假的，是把你的意识代入一个虚拟的世界。
vr和ar的区别：运用的技术不同 vr是仿真技术与计算机图形学人机接口技术多媒体技术传感技术网络技术等多种技术的集合。
向量自回归模型（vectorautoregressivemodel），简称VAR模型，是AR模型的多元推广，可以对有关联的多个变量的时间序列建模，特别适合变量多时间短的情况。向量自回归的出现由来已久，可以追溯到上个世纪80年代。
ar模型的传递形式推导
1、对于平稳时间的序列，可以采用 AR 和 MA 模型进行预测，他们组合起来就是 ARMA 模型。先说 AR 模型吧，所谓 AR(Autoregressive) ，翻译过来是自回归模型。
2、ARIMA（p，d，q）中，AR是自回归，p为自回归项数；MA为滑动平均，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中，却是关键步骤。
3、ARIMA模型是针对非平稳时间序列建模。换句话说，非平稳时间序列要建立ARMA模型，首先需要经过差分转化为平稳时间序列，然后建立ARMA模型。ARIMA模型的原理。正如前面介绍，ARIMA模型实际上是AR模型和MA模型的组合。
ar1和ar2模型是什么检验
1、ar1和ar2模型的区别如下：AR1模型是指含有一阶滞后性的阿玛模型，即已知N个数据，可由模型推出第N点前面或后面的数据（设推出P点），所以其本质类似于插值。
2、)模型识别：考察时间序列特征，进行模型识别，辨识出有价值且参数简约的模型子类，如AR(3)、ARMA(2，2)等。
3、对模型进行ar1和ar2检验，一般来说AR(1)p值小于0.05表明存在一阶自相关，AR(2)大于0.05表明不存在二阶自相关，无需做更高阶的检验了。
自变量为时间序列的AR模型有哪些?
1、ARIMA模型是针对非平稳时间序列建模。换句话说，非平稳时间序列要建立ARMA模型，首先需要经过差分转化为平稳时间序列，然后建立ARMA模型。ARIMA模型的原理。正如前面介绍，ARIMA模型实际上是AR模型和MA模型的组合。
2、关于时间序列分解常用的模型如下：如果除a0=1外所有其它的AR系数都等于零，则式（1-124）成为地球物理信息处理基础这种模型称为q阶滑动平均模型或简称为MA（q）模型（Moving Average Model），其系统函数（传输函数）为。
3、AR模型称为自回归模型（Auto Regressive model）；MA模型称为移动平均模型（Moving Average model）；ARMA称为自回归移动平均模型（Auto Regressive and Moving Average model）；ARIMA模型称为差分自回归移动平均模型。
4、对于平稳时间的序列，可以采用 AR 和 MA 模型进行预测，他们组合起来就是 ARMA 模型。先说 AR 模型吧，所谓 AR(Autoregressive) ，翻译过来是自回归模型。
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