时间序列分析(Time series analysis)是一种应用于电力 、电力系统的动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。一般用于系统描述、系统分析、预测未来等。中文名称 时间序列分析法 英文名称 time series analysis method 定义 根据历史统计资料...
——了解现行作业方法的绩效,包括所需要的作业时间,余裕时间,浪费的时间等。 持续改善的第二个大动作是分析原因,那么通过时间分析,就可以很直接的找出: ——同一作业要素作业时间长短不一的原因。 ——时间周期长的作业要素(很有可能就是首要改善的作业要素)。 时间分析的方法 书上罗列时间分析的方法有很多,但实话...
当我们拥有具有以下属性的时间序列数据时,该时间序列数据具有白噪声。 白噪声的均值为零,其方差在时间步长上是相同的。它具有零协方差,这意味着时间序列与其滞后版本是不相关的。所以自相关也是零。一般用于时间序列回归分析中残差项满足的假设。白噪声图如下图所示。 ...
时间序列的主要成分 时间序列的成分可分为4种: l趋势(T)、 l季节性或季节变动(S)、 l周期性或循环波动(C)、 l随机性或不规则波动(I)。 传统时间序列分析的一项主要内容就是把这些成分从时间序列中分离出来,并将它们之间的关系用一定的数学关系式予以表达,而后分别进行分析。
一个时间序列过程(time series process)定义为一个随机过程,这是一个按时间排序的随机变量的集合,也就是将每一个时刻位置的点作为一个随机变量。 是索引集合(index set), 决定定义时序过程以及产生观测值的一个时间集合 。其中假定 随机变量 的取值是连续的。
在进行实际的数据观察之前，我们需要先澄清一下“月份”的概念。实际上月份有两种，一种叫做“年月”，类似于“2021年1月”这种；而另一种就是单纯的“月份”，类似于“1月”这种。为了区别，我们在后续的分析中还是明确使用年月或者月份。我们先将时间序列展开到年月级别。仍然使用可视化类型中的“单线图”，将【...
时间序列数据是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列，通过研究历史数据的变化趋势，来评估和预测未来的数据。时间序列数据常出现在经济、金融、商业数据分析领域中。02检验流程 第一， 首先时间序列的预处理包括两个方面的检验，平稳性检验和白噪声检验。序列的平稳性，一般通过时序图和相关图来判断。如果...
1. 时间序列的平稳化处理 将非平稳时间序列转化成平稳时间序列,包含三种类型:结构变化、差分平稳、确定性去趋势。本文脉络框架如下: 1.1. 结构变化 在差分和去趋势之前,最常用的就是取对数处理一些非线性趋势序列或将序列的指数趋势转化成线性趋势。除此之外,还可以采用指数转换等方法将原来时间序列映射成不同的曲线...
时间分析报告范文 本次时间分析报告旨在剖析特定时段内时间利用状况。选取的时间跨度为过去一个季度，数据来源广泛。日常工作时间占总时间的比例高达60%左右。其中，会议时间平均每周约占工作时间的15%。处理邮件等沟通事务每天花费约1.5小时。用于项目执行的时间占工作时间的40%上下。不同岗位的时间分配呈现出明显差异。