時間序列筆記(一)

2021-08-11 05:18:50 字數 1320 閱讀 7058

因為這是筆記,也是自己認為比較重要的,後期會慢慢寫自己的總結,以及相關程式(r)

本章主要介紹時間序列發展史!

常用分析方法例:多元回歸(糧食中人口 光站 降雨)y=a+b1人口+b2光照+b3降雨+殘差

3:異方差(模型不同總體之間有相同的方程,

三種之一任何一種都可能導致造成:統計模型失效,不然會使假設檢驗失效,**不標準

為什麼有時間序列分析?

2:多元時序,多元回歸也難以解決

時間序列定義:按照時間順序把隨機事件變化發展的過程記錄下來就構成了乙個時間序列。

時間序列分析:對時間序列進行觀察,研究,找尋它變化發展的規律,**它將來的走時就是時間序列分析。

特點:隨機序列:按時間順序排序的一組隨機變數  ...,x1,x2,.....,xt,...

觀察值序列:隨機序列的n個有序觀察值x1,x2,...xn

目的:通過觀察值序列     推測      隨機序列

描述性時序分析:週期性 趨勢性  隨機性

統計時間序列分析:數理統計

例如:

這些是簡單的時序,複雜時序並不能直接看出規律,例如需要ar(2)自回歸等方法建模得出等。

方法:1:頻域分析方法

假設任何一種無趨勢的時間序列都可以分解成若干不同頻率的週期波動

2:時域分析方法

時間發展通常具有一定的慣性,這種慣性用統計語言來描述就是時間序列之間存在著一定的相關關係。

特點:理論基礎紮實,操作步驟規範,分析結果易於解釋,是時間序列分析的主流方法。

協方差函式:xt,xt-1;

yule_walker方法,ar方法

不平穩資料: 差分之後有可能是平穩的

python時間序列筆記1

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