应用时间序列分析

应用时间序列分析Tag内容描述：<p>1、第二章 P34 1、（ 1）因为序列具有明显的趋势，所以序列非平稳。 （ 2）样本自相关系数： n t t kn t ktt k xx xxxxk 1 2 1 )( )( )0( )( 5.10)2021( 2011 1 nt txnx 220 1 )(20 1)0( xx t t 35 )(191)1( 1 19 1 xxxx tt t 29.75 )(181)2( 2 18 1 xxxx tt t 25.9167 )(171)3( 3 17 1 xxxx tt t 21.75 (4)=17.25 (5)=12.4167 (6)=7.25 1 =0.85（ 0.85） 2 =0.7405（ 0.702） 3 =0.6214（ 0.556） 4 =0.4929（ 0.415） 5 =0.3548（ 0.280） 6 =0.2071（ 0.153） 注：括。</p><p>2、第二章第二章 P34 1、 （1）因为序列具有明显的趋势，所以序列非平稳。 （2）样本自相关系数： n t t kn t ktt k xx xxxx k 1 2 1 )( )( )0( )( 5 .10)2021 ( 20 11 1 n t t x n x 2 20 1 )( 20 1 )0(xx t t 35 )( 19 1 ) 1 ( 1 19 1 xxxx t t t 29.75 )( 18 1 )2( 2 18 1 xxxx t t t 25.9167 )( 17 1 )3( 3 17 1 xxxx t t t 21.75 (4)=17.25 (5)=12.4167 (6)=7.25 1 =0.85（0.85） 2 =0.7405（0.702） 3 =0.6214（0.556） 4 =0.4929（0.415） 5 =0.3548（0.280）。</p><p>3、应用Excel进行时间序列分析 1 重点 v1、Excel进行移动平均分析的操作步骤 v2、Excel进行指数平滑分析的操作步骤 v3、Excel进行趋势外推预测法的操作步骤 v4、Excel进行时间序列分解法的操作步骤 zfzf 移动平均法是一种简单平滑预测技术，它的 基本思想是：根据时间序列资料、逐项推移 ，依次计算包含一定项数的序时平均值，以 反映长期趋势的方法。因此，当时间序列的 数值由于受周期变动和随机波动的影响，起 伏较大，不易显示出事件的发展趋势时，使 用移动平均法可以消除这些因素的影响，显 示出事件的发展方向与趋势（即趋势线）， 然。</p><p>4、第二章,时间序列的预处理,本章结构,平稳性检验 纯随机性检验,2.1平稳性检验,特征统计量 平稳时间序列的定义 平稳时间序列的统计性质 平稳时间序列的意义 平稳性的检验,概率分布,概率分布的意义 随机变量族的统计特性完全由它们的联合分布函数或联合密度函数决定 时间序列概率分布族的定义 实际应用的局限性(not available),特征统计量,均值 方差 自协方差 自相关系数 （“自” - 同一对象不同时间）,平稳时间序列的定义,严平稳 严平稳是一种条件比较苛刻的平稳性定义，它认为只有当序列所有的统计性质都不会随着时间的推移而发生变化时，。</p><p>5、应用时间序列分析实验手册目 录目 录. 2第二章 时间序列的预处理. 3一、平稳性检验. 3二、纯随机性检验. 9第三章 平稳时间序列建模实验教程. 10一、模型识别. 10二、模型参数估计（如何判断拟合的模型以及结果写法）. 13三、模型的显著性检验. 17四、模型优化. 18第四章 非平稳时间序列的确定性分析. 19一、趋势分析. 19二、季节效应分析. 34三、综合分析. 38第五章 非平稳序列的随机分析. 44一、差分法提取确定性信息. 44二、ARIMA模型. 58三、季节模型. 62第二章 时间序列的预处理一、平稳性检验时序图检验和自相关图检验（一）时序图检。</p><p>6、应用时间序列分析实验手册 目 录 目 录 2 第二章 时间序列的预处理 3 一、平稳性检验 3 二、纯随机性检验 9 第三章 平稳时间序列建模实验教程 10 一、模型识别 10 二、模型参数估计（如何判断拟合的模型以及。</p><p>7、第二章第二章 P34 1、 （1）因为序列具有明显的趋势，所以序列非平稳。 （2）样本自相关系数： n t t kn t ktt k xx xxxx k 1 2 1 )( )( )0( )( 5 .10)2021 ( 2。</p><p>8、姓名 葛国峰 学号 1122307851 编号 33 习题2 3 2 解 data b input y time intnx month 1jan1975d n 1 format time data cards 330 45 330 97 331 64 332 87 333 61 333 55 331 90 330 05 328 58 328 31 329 41 330 6。</p><p>9、第4章 例4 4 我国民航客运量数据的季节调整 图4 4 1 航空客运量KYL各部分波动分解图 由上图4 4 1可知 该序列有两个比较明显的有规律的波动 趋势和季节变动 由于经过季节调整后的序列KYL SA体现出明显的非线性趋势 所。</p><p>10、佛山科学技术学院 应 用 时 间 序 列 分 析 实 验 报 告 实验名称 第四章 非平稳序列的确定性分析 一 上机练习 本章主要学习了对非平稳时间序列的分析方法 重点掌握常用的确定性时序分析方法 通过趋势分析 季节效应分析以及消除季节影响 选择合适的确定性模型 从而得到较好的分析预测结果 本章上机练习中 主要做了以下两部分内容 用因素分解方法做P126例题4 7 用X 11过程做P130例题4。</p><p>11、应用时间序列分析实验手册目 录目 录. 2第二章 时间序列的预处理. 3一、平稳性检验. 3二、纯随机性检验. 9第三章 平稳时间序列建模实验教程. 10一、模型识别. 10二、模型参数估计（如何判断拟合的模型以及结果写法）. 13三、模型的显著性检验. 17四、模型优化. 18第四章 非平稳时间序列的确定性。</p><p>12、第一章时间序列分析简介,教材介绍,教材：应用时间序列，王燕编著，中国人民大学出版社.应用软件：SAS练习数据库：TimeSeriesDataLibrary,本章结构,最早的时间序列分析,7000年前，古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，就构成所谓的时间序列.对这个时间序列长期的观察使他们发现尼罗河的涨落非常有规律.当天狼星第一次和太阳同时升起的那一天之后，再过两百天左右，尼罗河就开始泛滥。</p>