还剩5页未读,继续阅读
文本内容:
统计基础第八章课件统计基础第八章课件将介绍时间序列的基本概念、统计特征、模型以及预测方法同时,我们还会通过实战案例分析展示时间序列数据在不同领域的应用时间序列的基本概念定义及特点分类时间序列是一系列随时间变化的观测值的集合,时间序列可以分为离散时间序列和连续时间序列具有趋势、季节性等特点分解平稳性时间序列可以分解为趋势、季节性和残差三个部平稳时间序列的均值和方差在时间上保持不变分时间序列的统计特征均值1时间序列的均值是观测值的平均值方差2时间序列的方差是观测值的离散程度的度量自协方差函数3自协方差函数衡量一个观测值与滞后观自相关系数测值之间的相关性4自相关系数表示一个观测值与滞后观测值之间的相关性强度时间序列的模型自回归模型()移动平均模型()AR MA自回归模型是基于观测值过去时期的线性回归模型移动平均模型是基于观测值过去时期的加权平均模型自回归移动平均模型()差分自回归移动平均模型()ARMA ARIMA自回归移动平均模型综合了自回归模型和移动平均差分自回归移动平均模型通过差分操作处理非平稳模型的特点时间序列时间序列预测基于模型的预测方法1使用时间序列模型进行未来观测值的预测基于指数平滑的预测方法2使用加权平均计算最近观测值的预测基于季节性的预测方法3考虑时间序列的季节性波动进行预测时间序列预测的评估方法4使用预测误差和准确率等指标进行预测模型的评估实战案例分析基于模型的股票价格预测基于指数平滑的销售数据预测ARIMA使用ARIMA模型分析历史股票价格数据并预测未利用指数平滑方法预测销售数据的趋势和波动来趋势基于季节性模型的气温预测时间序列数据分析在金融、市场环境等领域的应用考虑季节性变化预测未来气温的波动探索时间序列数据在金融和市场环境等领域的实际应用结束语时间序列分析具有重要的意义和广阔的应用前景,对我们深入理解数据背后的规律至关重要本课程通过详细讲解基本概念、模型和预测方法,帮助学员在时间序列分析领域取得突破谢谢观看!。