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缺失数据下AR(p)模型的参数估计的任务书

任务书：缺失数据下AR(p)模型的参数估计

任务描述：

时间序列的建模在实际应用中非常常见，AR(p)模型是时间序列建模中经常使用的一种方法。然而，在实际应用中，时间序列数据可能会出现缺失值的情况，如何在缺失数据下进行AR(p)模型的参数估计是一个研究热点和难点。因此，本任务要求学生利用已有的缺失数据进行AR(p)模型的参数估计，并对模型的预测性能进行评价。

主要任务：

1.理解AR(p)模型及其参数估计方法。

2.掌握AR(p)模型在缺失数据下的参数估计方法及模型有效性检验方法。

3.利用给定的时间序列数据集进行AR(p)模型的参数估计，同时对模型的预测性能进行评价。

4.撰写报告，详细说明AR(p)模型的参数估计及其在缺失数据下的应用，给出可视化结果并进行模型评价。

任务要求：

1.使用Python或R进行实验，利用已有的缺失数据进行AR(p)模型的参数估计，并对模型的预测性能进行评价。

2.将代码上传到GitHub并附上详细的注释。

3.撰写实验报告，要求格式规范、内容全面、思路清晰，结论明确。

4.评估指标包括模型的拟合优度，预测误差的均方根误差和平均相对误差等。

5.数据集将会在邮件中提供。

参考文献：

1.Brockwell,P.J.,Davis,R.A.(2016).Timeseries:theoryandmethods(Vol.43).Springer.

2.Shumway,R.H.,Stoffer,D.S.(2006).Timeseriesanalysisanditsapplications:withRexamples.Springer.

3.Lütkepohl,H.(2005).Newintroductiontomultipletimeseriesanalysis(Vol.107).Springer.