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时间序列分析-01.
时间序列分析
Time Series Analysis
引言
时间序列分析主要研究具有随机性的动态数据。
方法:
频域法
时域法
平稳时间序列
时间序列定义:依时间变化而又相互关联的
数据序列。或,按时间次序
排列的观测值集合。
时间序列分析:对时间序列进行统计分析。
§1.1时间序列分析实例
一、例
美国CPI和WPI统计曲线(1965.7-1970.4)
140
120 120
100 100
80 80
0
某国际航空公司客票月总数(1949.1-1960.12)
Vt 千张
600
500
400
300
200
100
12 24 36 48 60 72 84 86 108 120 132 144 t
我国1971.1-1981.12铁路客流曲线
9
8
7
6
5
4
例4.白噪声序列
例5.某地区雨量数据序列
例6.某地区人口总数序列表(1790-1980)
240
200
160
120
80
40
0
例7.某化学反应中输入和输出气体数据
二、时间序列分析的步骤
①描述:建模、辩识
②推断:参数估计
③预报:预测
④控制:调整某些量,达到优化目的。
假设模型通用类 辩识试用模型 估计试用模型的参数 诊断检验 预测与控制 §1.2 随机过程的基本概念
定义1.2.1设给定概率空间()及指标集,如果对每一,有一定义在()上的随机变量与之对应,那么随机变量族
(1.2.1)
称为定义在()上的随机过程.
将(1.2.1)简记为或.
若是整数集或非负整数集,则称为随机序列,也称为时间序列.
设是取值为1或-1的独立随机变量序列,有
(1.2.2)
则存在概率空间()及定义在上的随机变量使()的联合概率分布
(1.2.3)
为一随机过程.其中.
随机相位和振幅的正弦波
(1.2.4)
为相互独立的随机变量,服从[0,2]上的均匀分布,
随机游动,且
(1.2.5)
其中.由例1定义.
分支过程,近似描述动物增长数据模型,
(1.2.6)
(第0代人口总数)
其中,是独立同分布取非负整数的随机变量,表示第代第个个体产生的下一代的个数.
二、
(一)随机过程的有限维分布函数族
定义1.2.2 令
称为随机过程的有限分布函数族,特别当时
(1.2.7)
为随机过程的n维分布函数族.
它有如下性质(相容性条件)
对的任一排列有
若,则
定理1.2.1(kolmogorov)分布函数族是随机过程的有限分布维函数族的充分必要条件是,对任意
以及,有
(1.2.8)
成立,其中和是分别由和删去第个分量而得到的(n-1)维向量.
(二)有限维特征函数族
令是相应于的特征函数,则称为随机过程的有限维特征函数族.特别当时,称
为随机过程的n维特征数.(1.2.8)
式与下式等价
(1.2.9)
宽平稳过程与严平稳过程
随机过程的数字特征
实数域:设为随机过程,则的
①均值函数定义为
②自协方差函数定义为
(1.2.10)
③称为的方差函数.
复数域:如果满足
其中为实值随机过程,则称为复值随机过程,此时(1.2.10)式为
(1.2.11)
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