《平穩(wěn)時間序列》課件_第1頁
《平穩(wěn)時間序列》課件_第2頁
《平穩(wěn)時間序列》課件_第3頁
《平穩(wěn)時間序列》課件_第4頁
《平穩(wěn)時間序列》課件_第5頁
已閱讀5頁,還剩1頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

《平穩(wěn)時間序列》PPT課件歡迎來到《平穩(wěn)時間序列》PPT課件!在這個課程中,我們將深入研究平穩(wěn)時間序列的定義、檢驗和應用,以及常見的模型和實操演練。定義平穩(wěn)性均值、方差和協(xié)方差都不隨時間變化而變化。檢驗1觀察法通過觀察時間序列的趨勢和波動性來判斷是否平穩(wěn)。2自相關圖與偏自相關圖通過繪制自相關圖和偏自相關圖來輔助平穩(wěn)性檢驗。3單位根檢驗使用單位根檢驗方法(如ADF檢驗)來檢驗時間序列的平穩(wěn)性。應用時間序列預測利用平穩(wěn)時間序列的特性,進行未來數(shù)值的預測和預測不確定性的評估。時間序列建模根據(jù)平穩(wěn)時間序列的規(guī)律性,構建數(shù)學模型來解釋和預測時間序列的行為。數(shù)據(jù)挖掘利用時間序列的歷史數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律和趨勢,為決策提供依據(jù)。常見模型AR模型自回歸模型,使用過去的觀測值來預測未來值。MA模型移動平均模型,使用過去滯后項的線性組合來預測未來值。ARMA模型自回歸移動平均模型,結合AR和MA模型的特點,用于擬合時間序列。ARIMA模型差分自回歸移動平均模型,用于擬合非平穩(wěn)時間序列。實操演練1Python實現(xiàn)平穩(wěn)性檢驗使用Python中的統(tǒng)計庫,通過ADF檢驗方法來檢驗時間序列的平穩(wěn)性。2R實現(xiàn)時間序列預測利用R語言中的時間序列分析包,對平穩(wěn)時間序列進行預測和評估。3MATLAB實現(xiàn)時間序列建模利用

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論