- 1、本文档共33页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
统计学期末复习重点统计学时间序列分析汇报人:AA2024-01-25
时间序列基本概念与性质时间序列描述性分析时间序列模型建立与预测模型诊断与优化策略多变量时间序列分析方法案例分析与实践应用目录
01时间序列基本概念与性质
按时间顺序排列的一组数据,反映现象随时间变化的发展过程。按观察时间间隔可分为等间距和不等间距时间序列;按变量性质可分为确定性时间序列和随机性时间序列。时间序列定义及分类时间序列分类时间序列定义
123时间序列的统计特性不随时间变化而变化。平稳性定义图形法、自相关函数法、单位根检验法等。平稳性检验方法差分、对数变换、季节调整等方法。非平稳性处理平稳性与非平稳性
时间序列呈现周期性变化,如季节变动、循环变动等。周期性时间序列呈现长期趋势,如线性趋势、非线性趋势等。趋势性时间序列中随机因素的影响,表现为不规则波动。随机性周期性、趋势性与随机性
03数据可视化折线图、柱状图、散点图等用于展示时间序列数据的特征和规律。01数据来源经济、金融、社会、自然等领域的实际数据。02数据预处理数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据变换等。时间序列数据来源与预处理
02时间序列描述性分析
折线图适用于比较不同时间序列数据之间的差异。柱状图箱线图适用于展示时间序列数据的分布情况和异常值。适用于展示时间序列数据的趋势和周期性变化。图形化展示方法
数字特征描述均值方差和标准差偏度和峰度反映时间序列数据的波动程度。反映时间序列数据的分布形态。反映时间序列数据的平均水平。
通过计算移动平均值来消除季节性影响。移动平均法通过加权平均数来预测未来趋势,并消除季节性影响。指数平滑法一种复杂的季节性调整方法,适用于各种类型的时间序列数据。X-12-ARIMA方法季节性调整方法
基于统计学方法如Z-score、IQR等,用于识别异常值。处理方法包括删除、替换、插值等,根据具体情况选择合适的方法处理异常值。基于机器学习方法如聚类、分类等,用于识别异常值并预测其影响。异常值检测与处理
03时间序列模型建立与预测
定义移动平均模型是一种时间序列模型,其中当前值是过去白噪声误差项的线性组合。模型形式$X_t=mu+epsilon_t+theta_1epsilon_{t-1}+theta_2epsilon_{t-2}+cdots+theta_qepsilon_{t-q}$,其中$mu$是常数项,$epsilon_t$是白噪声误差项,$theta_1,theta_2,ldots,theta_q$是移动平均参数。特点移动平均模型主要关注过去的随机扰动对当前值的影响,适用于具有短期依赖性的时间序列数据。移动平均模型(MA)
定义自回归模型是一种时间序列模型,其中当前值是过去值的线性组合加上一个白噪声误差项。模型形式$X_t=phi_1X_{t-1}+phi_2X_{t-2}+cdots+phi_pX_{t-p}+epsilon_t$,其中$phi_1,phi_2,ldots,phi_p$是自回归参数,$epsilon_t$是白噪声误差项。特点自回归模型主要关注时间序列数据自身的历史信息对当前值的影响,适用于具有长期依赖性的时间序列数据。010203自回归模型(AR)
特点:自回归移动平均模型同时考虑了时间序列数据的自身历史信息和过去的随机扰动对当前值的影响,适用于具有复杂依赖性的时间序列数据。定义:自回归移动平均模型是自回归模型和移动平均模型的结合,其中当前值是过去值和过去白噪声误差项的线性组合。模型形式:$X_t=phi_1X_{t-1}+phi_2X_{t-2}+cdots+phi_pX_{t-p}+epsilon_t+theta_1epsilon_{t-1}+theta_2epsilon_{t-2}+cdots+theta_qepsilon_{t-q}$,其中$phi_1,phi_2,ldots,phi_p$是自回归参数,$theta_1,theta_2,ldots,theta_q$是移动平均参数,$epsilon_t$是白噪声误差项。自回归移动平均模型(ARMA)
差分自回归移动平均模型是在自回归移动平均模型的基础上引入差分运算,以消除时间序列数据的非平稳性。首先对时间序列数据进行差分运算,得到平稳序列,然后建立自回归移动平均模型。即$(1-phi_1B-phi_2B^2-cdots-phi_pB^p)(1-B)^dX_t=(1+theta_1B+theta_2B^2+cdots+theta_qB^q)epsilon_t$,其中$B$是后移算子,$d$是差分阶数。差分自回归移动平均模型适用于非平稳时间序列数据,通过差分运算将非平稳序列转化为平稳序列,
您可能关注的文档
- 统计学课件全.pptx
- 统计学课件—数据的描述之数据的直观显示.pptx
- 统计学课件-数据整理.pptx
- 统计学课件统计分布的数值特征.pptx
- 统计学课件—统计数据的特征.pptx
- 统计学课件统计数据的与显示.pptx
- 统计学课件统计数据的整理与显示.pptx
- 统计学课件统计整理.pptx
- 统计学类型教学课件.pptx
- 统计学——利用线性回归进行预测.pptx
- 基于人工智能教育平台的移动应用开发,探讨跨平台兼容性影响因素及优化策略教学研究课题报告.docx
- 高中生物实验:城市热岛效应对城市生态系统服务功能的影响机制教学研究课题报告.docx
- 信息技术行业信息安全法律法规研究及政策建议教学研究课题报告.docx
- 人工智能视角下区域教育评价改革:利益相关者互动与政策支持研究教学研究课题报告.docx
- 6 《垃圾填埋场渗滤液处理与土地资源化利用研究》教学研究课题报告.docx
- 小学音乐与美术教师跨学科协作模式构建:人工智能技术助力教学创新教学研究课题报告.docx
- 《航空航天3D打印技术对航空器装配工艺的创新与效率提升》教学研究课题报告.docx
- 教育扶贫精准化策略研究:人工智能技术在区域教育中的应用与创新教学研究课题报告.docx
- 《区块链技术在电子政务电子档案管理中的数据完整性保障与优化》教学研究课题报告.docx
- 《中医护理情志疗法对癌症患者心理状态和生活质量提升的长期追踪研究》教学研究课题报告.docx
文档评论(0)