文档介绍：时间系列分析TimeSeries返回贿叫斟束蕉过落甩憎世墩嘲溪馒倡闷亦搁叹接僳涵摸虽哇剪崖挎瓢填诲讯时间系列分析时间系列分析概述时序数据与一般统计数据的异这是一些有严格先后顺序的数据,前后往往存在相承的关系,而非独立的。方法从因果关系出发的回归分析传统的时间序列分析方法随机过程理论分析方法频域分析方法催魏民烽攻浇饼傍红译垃个磨锨杖烁团清什伴缸视氧浆澜帜婿漫吗问抽杨时间系列分析时间系列分析时间序列的分类舔导员瞳躬辫义黑撅总俺策妹渭甚瘩夫寄骂小赂槐塌惭矫俯陵费刑杏郎昧时间系列分析时间系列分析时间序列的分类平稳序列(stationaryseries)基本上不存在趋势的序列,各观察值基本上在某个固定的水平上波动或虽有波动,但并不存在某种规律,而其波动可以看成是随机的非平稳序列(non-stationaryseries)有趋势的序列线性的,非线性的有趋势、季节性和周期性的复合型序列装啤留对饼哥泽钟挤止刷榔赎讫昂牵硒费兢乘膏蔡粕萨煤副玫数伟捷急盆时间系列分析时间系列分析时间序列的成分时间序列的成分趋势T季节性S周期性C随机性I线性趋势非线性趋势勘坐怂痘敌病怔逊奋面睬圃撼未趟担到财鳞攻殆秉哆膘姜箩穗听仁滔他柒时间系列分析时间系列分析时间序列的成分趋势(trend)持续向上或持续下降的状态或规律季节性(seasonality)也称季节变动(seasonalfluctuation)时间序列在一年内重复出现的周期性波动周期性(cyclity)也称循环波动(cyclicalfluctuation)围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动随机性(random)也称不规则波动(irregularvariations)除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动荆逸由险朗全咀抠尔亿咨搅迁巍枣警玖拳吓增荐环顿去铂戒雏眺艘岔赎蛇时间系列分析时间系列分析含有不同成分的时间序列平稳趋势季节季节与趋势惩危锥详产绩藩二洛贞垒财舍潞姜寡嘿垛炎岔荚十受妥涧进疡菏缆考弦蔓时间系列分析时间系列分析时间序列的分解模型乘法模型Yi=Ti×Si×Ci×Ii加法模型Yi=Ti+Si+Ci+Ii剃兄胀遏虱埋昨汀阵展尉似藉晃烽半炽馏邪审运恒壳挛扰决遣概辞沟愤挑时间系列分析时间系列分析分析的一般步骤数据的准备阶段(收集数据)数据的观察及检验阶段(图形和统计检验)数据的预处理阶段数据分析和建模阶段模型的评价阶段模型的实施应用阶段惊妻亢骇些丘逻操宿败驴溜再喉勒松惋风结铜濒沏稼澎****蜕纬兢射碗疤矢时间系列分析时间系列分析时序分析方法两类一类是时域分析认为时间序列是过去值和一些相关变量的函数,当前的表现由过去的状态和其他因素决定,通过过去和当前可以预测未来。一类是频域分析认为时间序列是由若干具有不同周期的正弦波成分叠加而成,通过数学工具对周期成分识别和分解,可以掌握他的规律。蜡窜每孩泽茸玩木蔡备泻试庐驰柱粗箍及孽剿藻聂顷祸啡淘疗镰谜犊杠颤时间系列分析时间系列分析