《平稳时间序列》课件

《平稳时间序列》PPT课件欢迎来到《平稳时间序列》PPT课件！在这个课程中，我们将深入研究平稳时间序列的定义、检验和应用，以及常见的模型和实操演练定义平稳性均值、方差和协方差都不随时间变化而变化检验观察法1通过观察时间序列的趋势和波动性来判断是否平稳自相关图与偏自相关图2通过绘制自相关图和偏自相关图来辅助平稳性检验单位根检验3使用单位根检验方法（如ADF检验）来检验时间序列的平稳性应用时间序列预测时间序列建模数据挖掘利用平稳时间序列的特性，进根据平稳时间序列的规律性，利用时间序列的历史数据，发行未来数值的预测和预测不确构建数学模型来解释和预测时现其中的规律和趋势，为决策定性的评估间序列的行为提供依据常见模型模型模型AR MA自回归模型，使用过去的观测值来预测未来值移动平均模型，使用过去滞后项的线性组合来预测未来值模型模型ARMA ARIMA自回归移动平均模型，结合AR和MA模型的特点，差分自回归移动平均模型，用于拟合非平稳时间序用于拟合时间序列列实操演练实现平稳性检验1Python使用Python中的统计库，通过ADF检验方法来检验时间序列的平稳性实现时间序列预测2R利用R语言中的时间序列分析包，对平稳时间序列进行预测和评估实现时间序列建模3MATLAB利用MATLAB中的时间序列工具箱，构建平稳时间序列的数学模型。