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发表于 2018-6-7 23:05:33 | 显示全部楼层 |阅读模式
制杖研究报告系列】卢克菊苣下次发帖时间是多少?——来自漫区的实证研究 由  星空动漫台 发表在虎扑步行街·ACG区 https://bbs.hupu.com/acg
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前期报告:
数风流人物(1):漫区王牌——卢克基克利传
链接:https://bbs.hupu.com/22263808.html

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卢克基克利,又被漫区吃瓜群众亲切的称呼为“卢克菊苣”/“卢克聚聚”,已经淡出公众视野一段时间了。相信漫区的各位卢粉们已经迫不及待的想知道他们的王,到底何时才能归来。归来路焉识?只叹逢晚遇,今天就给大家带来卢克菊苣下次出没时间的无责任预测。如报道出现了偏差,纯属正常。

                               
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一、实证方法和数据介绍



本次实证用到的方法为时间序列分析中最常见的ARMA(移动平均)模型。ARMA模型,自回归滑动平均模型(ARMA 模型,Auto-Regressive and Moving Average Model)是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称AR模型)与滑动平均模型(简称MA模型)为基础混合构成,是模型参量法高分辨率谱分析方法之一。这种方法是研究平稳随机过程有理谱的典型方法,适用于很大一类实际问题。它比AR模型法与MA模型法有较精确的谱估计及较优良的谱分辨率性能,但其参数估算比较繁琐,常用于行为模式变迁研究、规模预测等。

数据呢,就使用卢克菊苣的发帖时间间隔作为基本数据。

二、实证检验

首先我们先对数据做ADF检验,结果如下:

                               
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我们可以发现,在5%的显著性水平下,序列不具备平稳性特征,因此我们需要进一步处理。这里采用常用的一阶差分。进行处理后,我们再次进行平稳性检验:


                               
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此时我们可以看见,序列的P值为0,远低于0.05,因此拒绝原假设,认为此时序列具备平稳性。

接下来就该建模啦!

既然是ARMA模型,我们就必须确定参数,那我们就来观察自相关图分析:


                               
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观察上图。很明显,这极有可能是一个AR(1)过程。那么就直接动手估计咯~估计结果如下:


                               
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模型评估而言,拟合优度接近40%,也就是模型大概能解释卢克菊苣40%的发帖行为;p值小于0.05,证明这个模型是显著的。

那么,如此牛逼的模型,到底预测准不准呢!!!

OK,接下来就是激动人心、见证奇迹的预测时刻啦!


                               
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根据预测,卢克菊苣下次发帖的时间间隔是——间隔7.8天。

也就是说,根据预测,卢克菊苣应该在5月16日发了一贴。

然而……


                               
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大!失!败!!
(此处应有UC)

然而,机智的我是不会放弃的。再往后推一期的结果,是7.9天,卢克菊苣大约要在5月23日~5月24日再度发帖。

那么本次无责任预测到底准不准呢?欢迎各位届时来打脸……


                               
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三、结论和展望

根据本次实证研究,卢克菊苣应该是鸽了一贴。不过没关系,作为一个厚脸皮的卢学研究人员,我是不会放弃的。

就让我们尽情期待卢克菊苣的下次降临吧!!


                               
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历史为骨,戏说为翼
卢学文化,万世弘扬


(完)


[ 此帖被星空动漫台在2018-05-21 23:50修改 ]


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