时间序列的主要特点包括: 时间依赖性:时间序列数据的不同观测值之间存在时间上的依赖性。过去的数据点可能会对未来的数据产生影响,因此时间序列分析需要考虑这种依赖性。 趋势性:趋势是时间序列数据在长期内表现出的总体变化方向。趋势可以是上升、下降或保持稳定,揭示了数据在长时间范围内的整体趋势变化。 季节性:季节...
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...
现象所属的时间等 要素一 时间 要素二 指标数值 作用 描述现象的发展状态和结果 折叠编辑本段时间序列 构成要素:长期趋势,季节变动,循环变动,不规则变动 长期趋势( T )现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势 季节变动( S )现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动 ...
1. 时间序列数据 1.1 概念 时间序列是一个非常重要的概念,在统计学、经济学、社会科学、物理学等许多领域都有广泛的应用。 从专业定义上来讲:时间序列是按时间顺序排列的数据集合。这些数据可以在任何时间间隔(例如,每秒、每分钟、每小时、每天、每月、每年等)观察和收集。在统计学中,时间序列分析包括了一系列用于...
时间序列(time series)是系统中某一变量的观测值按时间顺序(时间间隔相同)排列成一个数值序列,展示研究对象在一定时期内的变动过程,从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。 研究时间序列主要目的可以进行预测,根据已有的时间序列数据预测未来的变化。时间序列预测...
也就是说在这个假设下,影响协方差的唯一因素是两个时间序列中随机变量的距离,这个距离通常称为滞后lag。 因此,唯一需要计算的是自协方差集合: 在这种情况下,自相关函数变为: 以上计算方式的前提是假设数据中的依赖结构不随时间变化,协方差不依赖于具体的位置,只...
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...
时间序列森林 基于区间的模型最著名的代表是时间序列森林（Time Series Forest）。 TSF 是建立在初始 TS 的随机子序列上的决策树的集合。 每棵树负责将一个类分配给一个区间。这是通过计算汇总特征（通常是均值、标准差和斜率）来为每个间隔创建特征向量来完成的。 之后根据计算出的特征训练决策树，并通过所有树的...
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。