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《时间序列分析试验》课件PPT时间序列分析试验课程的课件,旨在介绍时间序列分析方法与应用本PPT次课程将涉及时间序列基础、建模、预测,以及实际应用的案例分析时间序列分析基础时间序列定义时间序列的组成元素时间序列是按照一定的时间间隔所观测到的数据时间序列由趋势、季节性、循环性和随机性等组成时间序列的平稳性常见时间序列模型平稳时间序列的统计特性不随时间变化,具有稳常见的时间序列模型包括、、、AR MAARMA定的均值和方差等ARIMA时间序列建模模型选择1根据时间序列的特点选择合适的模型,如、、等AR MAARMA参数估计2通过最大似然估计等方法估计模型的参数模型检验3对建立的模型进行统计检验,如检验Ljung-Box时间序列预测简单移动平均加权移动平均指数平滑预测模型ARIMA预测预测预测根据指数平滑系数,对历史数据进行加权根据过去一段时间的根据加权的历史数据根据模型对ARIMA平均预测平均值进行预测,简进行预测,考虑较新时间序列进行预测,单且易于计算数据的影响考虑相关性与季节性应用实例气象时间序列分析股票价格时间序列分析社交媒体用户数据时间序列分析利用时间序列分析方法预测气象通过时间序列分析预测股票价格变化趋势,提高气象预报准确性波动,辅助投资决策分析社交媒体用户行为时间序列,洞察用户趋势与反馈总结时间序列分析的优点与局限性1时间序列分析可以揭示数据背后的规律与趋势,但结果受数据质量与模型选择的影响下一步工作建议2进一步研究基于时间序列的高级模型和算法,拓展应用领域参考文献•时间序列分析基础及应用(第版)2•时序分析基于的实践R。