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《时间序列分析建模》课件PPT本课程将为您介绍(时间序列)分析建模的基本概念和方法了time series解时间序列的预处理、建模和实战应用,并展望未来的发展方向时间序列分析建模简介什么是时间序列分析建模?介绍时间序列分析建模的定义和用途时间序列建模的作用探索时间序列数据的特点和规律,进行预测和决策时间序列基础知识了解时间序列的概念、分类和数据类型时间序列预处理趋势性分析1探索时间序列中的趋势,如上升或下降季节性分析2分析时间序列中的季节性变化,如周期性波动平稳性检验3判断时间序列是否平稳,确保模型可靠白噪声检验性4检验时间序列的随机性,排除冗余信息时间序列建模方法模型模型组合模型ARIMA SARIMA自回归滑动平均模型,适用于季节性自回归滑动平均模型,结合多个模型,提高时间序列无季节性时间序列适用于有季节性时间序列建模的准确性时间序列建模实战数据准备模型选择整理和处理时间序列数据,使其适用于建模分析根据数据特征和目标进行模型选择,提高预测准确性模型检验预测结果分析评估模型的预测能力和准确性,进行修正和优化对建模结果进行分析和解读,提供决策支持总结应用场景局限性未来发展123时间序列分析建模在金融、时间序列分析建模的可靠随着大数据和人工智能的市场、天气等领域具有广性和准确性受数据质量和发展,时间序列分析建模泛应用模型假设的影响将迎来新的机遇和挑战参考资料时间序列分析与预测,潘建伟••Forecasting:Principles andPractice,Rob JHyndman andGeorgeAthanasopoulos•Time SeriesAnalysis,Jonathan DCryer andKung-Sik Chan。