Trong các bài viết trước về chuỗi time series, mình đã giới thiệu mô hình Moving average, Autoregressive. Khi sử dụng các mô hình như MA, AR, ARMA, ... nói riêng hay khi ta khảo sát chuỗi time series nói chung, một việc quan trọng là ta cần xác định tính tự tương quan của chuỗi. Điều này giúp ta đưa ra các tham số hợp lý cho mô hình cũng như có được đánh giá sơ bộ về chuỗi time series. 1. Khái niệm1.1. Tương quan là gì?Trước hết, ta tìm hiểu tương quan là gì. Tương quan ... »

Trong các bài viết trước chúng ta đã tìm hiểu cơ bản về khái niệm chuỗi time series, về mô hình Autogressive. Link bài viết trước: https://blog.vietnamlab.vn/2020/04/07/time-series/ Trong bài viết này, ta sẽ tiếp tục tìm hiểu về mô hình Moving Average (sau đây sẽ được kí hiệu là MA) 1. Mô hình Moving Average là gì Trích dẫn định nghĩa của mô hình MA trên wiki: In time series analysis, the moving-average model (MA model), also known as moving-average process, is a common approach for modeling univariate time series. The moving-average model ... »

Xin chào các bạn, đây là bài viết thứ 2 trong loạt bài viết về Times Series. Trong bài viết trước đó mình đã giới thiệu về một số khái niệm, định nghĩa của chuỗi Time Series như tính dừng, trend, lag hay cách loại bỏ trend để thu được một chuỗi dừng. Link bài viết trước: https://blog.vietnamlab.vn/2019/12/20/phan-tich-du-bao-chuoi-thoi-gian-time-series/blog.vietnamlab.vn Bài viết này mình sẽ đi sâu vào mô hình Autoregressive dùng để phân tích chuỗi time series. 1. Mô hình Autogressive là gìTheo trích dẫn trên wiki: The autoregressive model specifies ... »