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文档简介

1、第二章，时间序列字典处理，牙齿章节结构，稳定性检查纯随机性检查，2.1稳定性检查，特征统计量稳定时间序列定义稳定时间序列统计性质稳定时间序列语义稳定性检查，概率分布，概率分布语义概率变量族的统计特性完全由耦合分布函数或耦合密度函数确定，时间序列概率分布族的定义实际适用的极限，特性统计，平均方差自相关系数，因为我认为序列的统计特性主要是由低阶力矩决定的，所以如果序列低阶力矩保证平滑(二次)，序列的主要特性可能几乎是稳定的。平滑的时间序列统计定义，满足以下条件的序列称为严格的固定序列：满足以下条件的序列为宽固定序列、序列服从多正则分布时，广义稳定性可以引入严格的静态、平稳的时间序列统计特性。常数平

2、均协方差函数和自相关函数仅取决于时间的平移长度，无论时间的开始和结束点如何，k自协方差函数延迟k自相关系数、测试证明：宽而柔软。返回摘要目录，牙齿章节，时间序列稳定的意义，时间序列数据结构特殊性，对于多个随机变量，每个变量一个样本观测值稳定性的重要意义，大大减少了随机变量数。增加预期变量的样本容量大大简化了时序分析的难度，提高了特征统计的估计精度、可靠性测试(图检查方法)。时间序列检查基于固定时间序列平均值、方差为常数的特性。固定序列的时间序列图必须表明该序列总是在常量值附近随机波动。此外，波动的范围通常具有短期依赖性，通过边界、无明显趋势和周期特性自相关图检查固定序列。牙齿性质用磁相关系数说

3、明，随着延迟时间的增加，稳定顺序的磁相关系数迅速减少到0。例如，2.1在1964年1999年1999年检查中国原丝年序列稳定性的例子2.2在1962年1月1975年对十二月奶牛月产油序列的稳定性进行了2.3的检查。检查1949年1998年北京市年度最高气温序列的柔和度。示例2.1时间图形，示例2.1自相关图形，示例2.2时间序列图形，示例2.2时间自相关图形，示例2.3时间序列图形，示例2.3时间序列图形，示例2.2纯随机测试，纯随机序列的定义纯随机特性纯随机测试，纯随机序列的定义，纯纯随机每个序列值之间没有相关关系。也就是说，“不记得”的序列方差同质性根据马尔可夫定理，仅当方差同质性假设成立时，以最小二乘法获得的未知参数估计才是正确有效的，假设条件，原始假设：延迟期间数小于或等于期间数的序列值之间的独立选择假设：延迟期间数小于或等于期间数的序列值之间的相关性、检验统计数据、Q统计数据LB统计数据拒绝原始假设。如果检验统计量大于分值或统计量的P值小于，则可以在信任级别拒绝原始假设。可以将牙齿序列视为非白噪声序列。如果检验统计值小于分值或统计值的P值大于，则认为在信任级别无法拒绝原始假设。也就是说，不能大大拒绝序列是纯随机序列的假设。例2.4:例2.5，1950年1

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