1 日历调整 在季节性数据中看到的一些变化可能是由于简单的日历效应。 在这种情况下,如果在拟合预测模型之前消除变化,通常更容易。 例如,如果您正在研究农场的每月牛奶产量,除了全年的季节性变化外,由于每个月的天数不同,月份之间也会存在差异。 请注意,与每月总产量图(上图)相比,平均日产量图(下图)中的季节性模式...
51CTO博客已为您找到关于censusx12季节调整法 python操作的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及censusx12季节调整法 python操作问答内容。更多censusx12季节调整法 python操作相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进
季节调整就是将一个时间序列分解成以上各部分。X-11方法、贝叶斯方法。贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差...
方法的介绍;二是季节调整方法的改进;三是实证研究。 本文 选取黑龙江为研究区域, 采取 Census X12 季节调整办法对 黑龙江零售品销售总额序列(2003~2008)进行剥离,得到长 期趋势 TC 和季节因素 S, 并计算出季节因素的影响系数— 季节指数; 对长期趋势 TC 序列进行时间序列回归预测季节 ...
以2010年1月至2015年12月广东生猪价格月度数据为研究对象,运用CensusX12季节调整法和H-P滤波法将生猪价格波动分解为季节波动,长期趋势,周期循环波动和不规则波动4部分,深入剖析了广东生猪价格波动的内在规律和特征,并运用随机成分与实际价格的比值衡量外部冲击因素对生猪价格波动的贡献程度.结果显示,广东生猪价格波动频繁...
CensusX12季节调整方法是在X11方法的基础上发展而来的,包括X11季节调整方法的全部功能,并且对X11 方法做了改进。由于CensusX12方法除了加法模型以外的其他模型不允许序列数据中存在零和负数,所以本文采用CensusX12方法的加法模型,加法模型的一般形式为: 图1现金流通过程简图图1很好的反映了现金从人民银行投放到现实市场中...
尝试应用SARIMA模型处理具有季节周期性的非平稳负荷时间序列,同时应用Census X12季节调整方法将呈明显趋势循环性、季节周期性的区域负荷时间序列分解成具有实际经济含义的趋势循环要素、季节要素、不规则要素并进行中长期区域负荷的分析与预测。通过在苏州地区115个月的负荷实证检验,结果表明Census X12-SARIMA季节调整模型及...
电量是影响交叉补贴规模主要因素,其预测的准确度直接影响交叉补贴数额.本文对浙江省的电量结构、 规模等级进行研究,分析电量的变化情况;推导Census X12季节调整方法的核心算法;并利用X12-SARIMA模型对该区域的电量进行预测并与实际售电量进行对比分析.后期实例证明了该电量预测方法的可行性与有效性. 著录项 来源 《福建...