时间序列分析（Time-Series Analysis）是指将原来的销售分解为四部分来看——趋势、周期、时期和不稳定因素，然后综合这些因素，提出销售预测。强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续遥感观测，提取图像有关特征，并分析其变化过程与发展规模。当然，首先需要根据检测对象的时相变化特点来确定遥感监测的周期，从而...
如果所有时间序列数据的联合分布不随时间的变化而变化,则该时间序列具有严格的平稳性。严格平稳意味着弱平稳。这个性质在现实世界中是非常受限的。因此许多应用程序依赖于弱平稳性。 有一些统计检验来检验时间序列数据是否平稳,我们后面进行介绍 2、时间序列过程 我们将介...
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。 时间序列建模基本步骤 1)用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。 2)根据动态数据作相关图,进行相关分析,求自相关函数。 相关图能显示出变化的趋势和周期,...
时间序列分析时的主要考虑的因素是: l长期趋势(Long-term trend) 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。 时间序列趋势一般为线性的(linear),二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function)。 l季节性变动(Seasonal variation) 按时间变动,呈现重复性行为的序列。
时间序列模型是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法（如非线性最小二乘法）进行。时间序列模型常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制...
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...
2、时间序列过程 我们将介绍代表性的时间序列过程,如白噪声、自回归(AR)、移动平均(MA)、ARMA和ARIMA过程。 白噪声 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...
1.时间序列的概念、基本要素和研究目的: 概念:时间序列是按照时间顺序排列的一组数据点,通常用于研究某一现象随时间的变化规律。 基本要素:包括时间间隔(如日、月、年等)、数据点(各时间点的观测值)以及序列的长度(时间点的数量)。 研究目的:主要是理解数据的动态特性,识别潜在的模式和趋势,以及进行预测和决策。
时间序列分析中首先遇到的问题是数据的平稳性问题。数据平稳性可通过时序图，直观观察数据特征判断它是否是平稳的。但是，图检验法带有很强的主观性，因此也会使用ADF检验即单位根检验得到更为准确的判断。散点图（时序图）操作步骤：SPSSAU【可视化】-【散点图】。一个平稳的时间序列在图形上往往表现为一种围绕均值...