时间序列分解,就是把时间序列的变动分解为以上4个组成部分。 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则变动,习惯上分别用T、S、C和I表示。它们对于时间序列Y的综合作用,一般有两种形式:一种呈相乘关系,即所谓乘法模型,即:Y=T×S×C×I;另一种呈相加关系,即所谓加法模型,即:Y=T S C I。这两种模型均以长期...
STL分解是时间序列分解里常用的方法,基于LOESS(局部加权回归)将时间序列分解成趋势分量、季节分量和余项。 Y[t]=T[t]+S[t]+R[t] \\ STL的优势: 可以处理任何类型的季节性 允许季节成分随时间变化,并且变化的速率可以变化 季节随时间变化速率以及TC的平滑性都可以自定义 对异常值不敏感 缺点: 只有加法模式 ...
第四节 时间序列的分解 1、确定性时间序列分析方法 很多时间序列会表现出很明显的规律性,这种规律性往往由确定性的因素所导致的,比如明显的趋势性或者周期变化模式。传统时间序列分析的重点就是提取这种确定性的信息。 确定性时间序列的分析方法,其特点是认为数据去掉了随机干扰之外,剩下的可以由确定的时间函数来表示...
时间序列分解是指将时间序列数据分解为不同的成分,以便更好地理解和分析其内在规律。通常将时间序列分解为趋势、季节性和随机成分。 1. 趋势成分:反映时间序列数据长期趋势变化的成分。趋势成分可以是上升或下降的直线,也可以是曲线或非线性变化。趋势成分可以帮助我们分析时间序列数据的长期趋势和增长趋势。 2. 季节...
时间序列分解的方法有很多,较常用的模型有加法模型和乘法模型。 加法模型为:Yt=Tt+St+Ct+It 乘法模型为: 时间序列的分解方法 (1)运用移动平均法剔除长期趋势和周期变化,得到序列TC。然后再用按月(季)平均法求出季节指数S。 (2)做散点图,选择适合的曲线模型拟合序列的长期趋势,得到长期趋势T。 (3)计算周期因...
2 时间序列分解 时间序列由 趋势,季节性和周期性以及剩余的其它部分组成(例如重大事件等),只不过不同的时间序列其占比不同,比如随机波动可能完全是由残差构成的; 当我们将时间序列分解为不同的components时,通常将趋势和周期组合为单个成为趋势周期的components(有时为简单起见也称为趋势)。 因此,我们认为时间序列包...
时间序列分解的方法有很多,较常用的模型有加法模型和乘法模型。 加法模型为: Yt = Tt + St + Ct + It 乘法模型为: 时间序列的分解方法 (1)运用移动平均法剔除长期趋势和周期变化,得到序列TC。然后再用按月(季)平均法求出季节指数S。 (2)做散点图,选择适合的曲线模型拟合序列的长期趋势,得到长期趋...
什么是时间序列分解法时间序列分解法是数年来一直非常有用的方法 , 这种方法包括谱分析时间序列分析和傅立叶级数分析等。时间序列分解模型时间序列 y 可以表示为以上四个因素的函数,即:yt f tt , st , ct , i t 时间序列分解
时间序列分解法是数年来一直非常有用的方法,这种方法包括谱分析、时间序列分析和傅立叶级数分析等。 [编辑] 时间序列分解模型 时间序列y可以表示为以上四个因素的函数,即: Yt=f(Tt,St,Ct,It) 时间序列分解的方法有很多,较常用的模型有加法模型和乘法模型。