時間序列模型 （一）：模型概述
時間序列模型 （二）：移動平均法
時間序列模型 （三）：指數平滑法
時間序列模型 （四）：差分指數平滑法、 自適應濾波法v
時間序列模型 （五）： 趨勢外推**方法
時間序列模型 （六）：平穩時間序列模型 ：自回歸ar 、移動平均 ma 、arma 模型
時間序列模型 （七）： 時間序列建模的基本步驟
目錄
時間序列的不同分類
確定性時間序列分析方法概述
三種時間序列模型
時間序列是按時間順序排列的、隨時間變化且相互關聯的資料序列。分析時間序 列的方法構成資料分析的乙個重要領域，即時間序列分析。 時間序列根據所研究的依據不同，可有不同的分類。
1．按所研究的物件的多少分，有一元時間序列和多元時間序列。
2．按時間的連續性可將時間序列分為離散時間序列和連續時間序列兩種。
3．按序列的統計特性分，有平穩時間序列和非平穩時間序列。如果乙個時間序列的概率分布與時間t無關，則稱該序列為嚴格的（狹義的）平穩時間序列。如果序列的一、二階矩存在，而且對任意時刻t滿足：
（1）均值為常數
（2）協方差為時間間隔寬平穩時間序列。
4．按時間序列的分布規律來分，有高斯型時間序列和非高斯型時間序列。
時間序列**技術就是通過對**目標自身時間序列的處理，來研究其變化趨勢 的。乙個時間序列往往是以下幾類變化形式的疊加或耦合。 我們常認為乙個時間序列可以分解為以下四大部分：
（1）長期趨勢變動。它是指時間序列朝著一定的方向持續上公升或下降，或停留在 某一水平上的傾向，它反映了客觀事物的主要變化趨勢。
（2）季節變動。
（3）迴圈變動。通常是指週期為一年以上，由非季節因素引起的漲落起伏波形相 似的波動。
（4）不規則變動。通常它分為突然變動和隨機變動。
如果在**時間範圍以內，無突然變動且隨機變動的方差
時間序列模型 （一）：模型概述
時間序列模型 （二）：移動平均法
時間序列模型 （三）：指數平滑法
時間序列模型 （四）：差分指數平滑法、 自適應濾波法v
時間序列模型 （五）： 趨勢外推**方法
時間序列模型 （六）：平穩時間序列模型 ：自回歸ar 、移動平均 ma 、arma 模型
時間序列模型 （七）： 時間序列建模的基本步驟
時間序列回歸模型
一 干擾型別 a 一般干擾 長期,i 短期,i 脈衝響應,只在 時刻為1 干擾模型 一般認為是影響其均值 可以模擬為 1及 或 的 模型 二 檢驗異常值 如果是可加異常值 寫成無窮ar模型 模型yt et pi1 yt 1 pi2 yt 2 其中 t yt wpt t 那麼,殘差 at有,at w ...
時間序列 ARMA模型
arma p,q 注 arma p,q 模型就是ar p 和ma q 模型的組合，更普遍的一類模型。模型特徵 趨勢性 無 隨機性 有 arma 1,1 模型 一階自回歸移動平均模型 模型的表述 該模型在t 1時的情形 arma 1,1 的序列相關性 通過檢視自相關函式acf和偏自相關函式pacf識別...
時間序列模型學習筆記 一
時間序列的預處理是對乙個觀察值序列的純隨機性和平穩性進行檢驗，根據檢驗結果可以將此序列分為不同的型別，純隨機序列也稱為白雜訊序列，是沒有任何資訊可以提取的平穩隨機序列。通過預處理將序列分成不同型別之後我們就可以根據各種序列型別的特點使用不同的模型建模，常見的平穩時間序列建模模型為arma 可以分為a...