具体来说,X13季节调整原理通过将时间序列数据分解为四个成分来进行季节调整:趋势成分、季节成分、周期性变化和不规则成分。首先,它使用线性回归方法来估计趋势成分和周期性变化成分。然后,它使用季节性分解方法来估计季节成分。最后,将趋势成分、季节成分和周期性变化成分相加,从原始数据中去除这些成分,得到不规则成分。
• X13-arima-seats源代码•季节调整流程 ttp:/// 预调整+预测 regARIMA 平滑(X11) 或模型滤波(seat) 输出诊断 X13 R • regARIMA模型一方面初步提取季节因子,另一方面给序列 补充两端的预测值。 对残差做sarima模型 并两端向外预测一年 • regARIMA模型参数:arima{} •...
python做x13季节调整 There should be one—--and preferably only one –--obvious way to do it. ---摘自The Zen of Python, by Time Peters 一些往事 在正式进入Decorator话题之前,请允许我讲一个小故事。 在最近的项目开发过程中,一位同事在读我的代码的时候,提出质疑,为什么同样的验证代码要重复出现在...
基于频域的X-13ARIMA-SEATS季节调整过滤器诊断
X13季节调整方法的R实现及应用 携程商务智能部 严紫丹 X • • • • • 1 3 你 调计 节计 许 1 1 2 为 需 整算 调算 多 5 0 5 0 0 0 0 0 要;合 整环 经 Jan-02 0 0 0 0 0 什 说 成后比济 Aug-02 么 服 指 的数 数 Mar-03 要 你 数 环据 据 Oct-03 使 的 ,...
No.10 oct.2018 基于频域 的 X一1 3 ARIMA—SEATS 季节调整过滤器诊 断桂 文林 唐 崔巍 刘权盼 内容提要:本文从频域角度对 X一13ARIMA—SEATS季节调整程序的对称和并行过滤器进行研究,考 察不同的模型非季节和季节移动平均参数以及不同过滤器长度对平方增益函数和相位延迟函数的影 响 ,并 以中国采购经理人...
利用X-13季节调整程序中的X-11加法模型对提供的时间序列(中国社会消费品零售总额月度数据SL)进行季节调整,数据取值范围为1997年1月-2006年12月 2_2.~f1 2_2.wf1 : 1.画出该序列的趋势循环要素TC图; 2.画出该序列的不规则要素I图; 3.画出该序列的季节要素S图; 4.参照例题用软件写出诊断报告(...
ChinaR2013-X13季节调整方法的R实现及应用|||ChinaR2013-X13季节调整方法的R实现及应用|||ChinaR2013-X13季节调整方法的R实现及应用 VIP免费下载 下载文档 收藏 分享 赏 0下载提示 1、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。 2、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退...
摘要 本发明实施例公开了一种基于X13季节调整和因素回归的售电量预测方法及装置,对历史售电量数据进行预处理,利用X13季节调整算法将预处理后的售电量序列分解为趋势项、季节项和随机项;根据各子序列的影响因素和曲线特征采用预测算法分别进行预测,为保证趋势项预测精度和鲁棒性,采用多种算法分别进行预测;将各子序列的...
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