基于Excel的时间序列预测与分析1 时序分析方法简介 时间序列相关概念.1 时间序列的内涵以及组成因素所谓时间序列就是将某一指标在不同时间上的不同数值按照时间的先后顺序排列而成的数列如经济领域中每年的产值国民收入商品在市场上的销量股票数据的变化情况等社会领域中某一地区的人口数医院患者人数铁路客流量等自然领域的太阳黑子数月降水量河流流量等等都形成了一个时间序列人们希望通过对这些时间序列的分析从
单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式 时间序列建模分析 及EVIEWS应用目录1ARIMA模型 1.1 模型的适用条件与构建过程 1.2 EVIEWS操作简单说明 1.3 模型构建实例2季节时间序列模型 2.1 确定性季节时间序列模型 2.2 随机性季节时间序列模
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第二章平稳时间序列分析本章结构方法性工具 ARMA模型 平稳序列建模序列预测 2.1 方法性工具 差分运算延迟算子线性差分方程差分运算一阶差分 阶差分 步差分延迟算子延迟算子类似于一个时间指针当前序列值乘以一个延迟算子就相当于把当前序列值的时间向过去拨了一个时刻 记B为延迟算子有 延迟算子的性质
第三章目录 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc173411606 第三章 时间域模型的估计 PAGEREF _Toc173411606 h 1 HYPERLINK l _Toc173411607 3.1 自协方差和自相关函数的估计 PAGEREF _Toc173411607 h 1 HYPERLINK l _Toc1734116
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级时间序列分析模型1 时间序列分析模型简介 2 长江水质污染的发展趋势预测 【CUMCM 2005A】一问题分析二模型假设三模型建立四模型预测五结果分析六模型评价与改进一时间序列分析模型概述1自回归模型2移动平均模型3自回归移动平均模型二随机时间序列的特性分析三模型的识别与建立四模型的预测时间序列的分类平稳序列有趋势序列复
时间序列分析在卫生领域的应用及展望时间序列是根据时间顺序得到的一系列观测值[1]时间序列分析是动态数据分析处理的一种重要的方法它以不仅在数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角度刻画某一现象与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律性达到认识客观世界的目的而且运用时序模型还可以预测和控制现象的未来行为修正或重新设计系统以达到利用和改造客观之目的时间序列分析在第二次时间大站前应用于经济预测二次大战
第九章 时间序列分析 时间序列是变量依相等时间间隔的顺序而形成的一系列变量值大量社会经济统计指标都依年季月或日统计其指标值随着时间的推移形成了统计指标的时间序列因此时间序列是某一统计指标长期变动的数量表现时间序列分析就是估算和研究某一时间序列在长期变动过程中所存在的统计规律性如长期变动趋势季节性变动规律周期变动规律以此预测今后的发展和变化第一节 时间序列的构成 一时间序列的变动因素
时间序列分析产生序列的matlab代码见最后一AR(p)序列模型(一)产生数据先用matlab产生AR(4)模型的数据 X(t)=a(1)X(t-1) a(2)X(t-2) a(3)X(t-3) a(4)X(t-4)ε(t) ε(t)服从N(0σ2).先选取四个多项式单位根z1z2z3z4他们的模都大于一然后产生相应的多项式得到一组系数a(1)a(2)a(3)a(4)满足模型序列是平稳列>
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级§3 时间序列分析时间序列分析的基本原理 趋势拟合方法季节变动预测 年份水灾面积(hm2)年份水灾面积(hm2)年份水灾面积(hm2)195024001967220201984158201951783019682202019852299019524240
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