序列模型百科知识点,序列an

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时间序列分析概述

时间序列分析(Time series analysis)是一种应用于电力 、电力系统的动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。

时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。时间序列是按时间顺序的一组数字序列。

时间序列就是按时间顺序排列的一组数据序列。 时间序列分析就是发现这组数据的变动规律并用于预测的统计技术。

通俗讲解时间序列(一)

1、时间序列预测可以分为单步（one-step）预测和多步（multi-step）预测，单步预测用来预测未来某一时间点的数据，多步时间序列预测用来预测未来时间段内多个时间点数据。

2、系统中某一变量的观测值按时间顺序排列的一个数值集合x（t1），x（t2），…，x（tn）称之为时间序列，它以时间间隔t（t1＜t2＜…＜ tn）为自变量。

3、时间序列 （英语：time series）是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。

4、时间序列适合图形表示：数轴，时间轴。把预测对象、预测目标和对预测的影响因素都看成为具有时序的，为时间的函数，而时间序列法就是研究预测对象自身变化过程及发展趋势。

5、不规则变动（I ）是一种无规律可循的变动，包括严格的随机变动和不规则的突发性影响很大的变动两种类型。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。

6、时系列：时间序列。是统计学里的一种方法。时间序列（Time series）是计量经济学家克莱夫·格兰杰（Clive Granger）和罗伯特·恩格尔（Robert Engel）获得2003年度诺贝尔经济学奖的课题，是实证经济学的一种统计方法。

时间序列模型

时间序列分解较常用的模型有：加法模型、乘法模型。一个时间通常由长期趋势，季节变动，循环波动，不规则波动几部分组成，长期趋势指现象在较长时期内持续发展变化的一种趋向或状态。

关于时间序列分解常用的模型如下：如果除a0=1外所有其它的AR系数都等于零，则式（1-124）成为地球物理信息处理基础这种模型称为q阶滑动平均模型或简称为MA（q）模型（Moving Average Model），其系统函数（传输函数）为。

【答案】：时间序列y可以表示为以上四个因素的函数，即：Yt=f(Tt，St，Ct，It)时间序列分解的方法有很多，较常用的模型有加法模型和乘法模型。加法模型为：yt=Tt+St+Ct+It；乘法模型为：yt=Tt×St×Ct×It。

时间序列基础

1、时间序列构成要素有四种，它们是趋势（T）、季节变动（S）、周期性或循环波动（C）和不规则波动（I）。趋势也称为长期趋势，是指时间序列在长时期内呈现出来的某种持续向上或持续下降的变动。

2、)平稳性的数学表达：如果时间序列在某一常数附近波动且波动范围有限，即有常数均值和常数方差，并且延迟k期的序列变量的自协方差和自相关系数是相等的或者说延迟k期的序列变量之间的影响程度是一样的，则称该序列为平稳序列。

3、时间序列的假设基础是在一定条件下，被预测事物的过去变化趋势会延续到未来。暗示着历史数据存在着某些信息，利用它们可以解释与预测时间序列的现在和未来。时间序列分析也是一种回归。

4、在开始探查分析前，我们需要先确定时间序列的模式。常见的模式有：很多时候时间序列会同时包含趋势、季节以及周期性。美国新建房屋销售额表现出强烈的 年度季节性 ，以及周期为6~10年的 周期性 。

平稳时间序列建模步骤

建模过程基本可以分为如下3步。1)模型识别：考察时间序列特征，进行模型识别，辨识出有价值且参数简约的模型子类，如AR(3)、ARMA(2，2)等。

时间序列建模基本步骤是：①用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。②根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。

模型的选择和建模基本步骤 （1）建模基本步骤 1）用观测、调查、取样，取得时间序列动态数据。2）作相关图，研究变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。

对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列。

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