觀察變數動態的變化，我們需要動態序列，也即是我們的時間序列。時間序列的要素是時間、資料，所要解決的問題即是時間序列所帶來的序列相關性的問題。
四種變動：長期變動趨勢、季節變動趨勢、週期變動趨勢、不規則變動趨勢
第一種想象為單增的曲線
第二三種可以想象為週期變化的折線
第四種想象為白雜訊
疊加模型：四種因素相加
乘積模型：四種因素相乘
spss：指數平滑、arima模型
1、******模型
xt+1^=xt*a+(1-a) xt ^
a為平滑係數，帶^的為估計值
看變化趨勢，趨勢越大，a越大
問題是只能**一期的
2、線性趨勢模型
乙個方程組：乙個**方程，兩個平滑方程，乙個用於水平，乙個用於趨勢
第二個方程加乙個係數變成阻尼趨勢模型。係數為1其實就是剛才那個模型
3、簡單季節性
水平與季節呈現螺旋關係
主要作用於穩定季節性和不含趨勢的情況
4、溫特乘法模型
（先挖著坑，下學期來填
時間序列分析
協方差矩陣和相關係數主要研究兩個連續變數的相似程度 相關性 協方差公式 協方差矩陣 相關係數 cov x,y var x var y 相關係數矩陣 可以使用ljung box方法進行檢驗。即box.test data,type ljung box lag num 來檢驗，當p value大於0.05...
時間序列分析
時間序列資料分為平穩 寬平穩 和非平穩兩種。平穩序列中也包括隨機序列，即序列資料之間沒有任何相關性或記憶性，純隨機的，這種序列沒有挖掘分析的必要。純隨機序列也稱為白雜訊序列。序列中的隨機變數之間的相關係數r k 0,k不為 0 經過預處理若發現序列是平穩非隨機序列，則可用的模型為arma。ar模型是...
時間序列分析
時間序列是按時間順序的一組數字序列。時間序列的特點 現實的 真實的一組資料，而不是數理統計中做實驗得到的。既然是真實的，它就是反映某一現象的統計指標，因而，時間序列背後是某一現象的變化規律。動態資料。時間序列建模基本步驟是 用觀測 調查 統計 抽樣等方法取得被觀測系統時間序列動態資料。根據動態資料作...