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...
在时间序列中,每个数据点都与特定的时间点或时间段相关联,这种关联性使得时间序列数据在时间维度上具有连续性和有序性。 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...
时间序列可以通过分解模型被拆分为上述的四种成分。分解模型有助于我们更好地理解时间序列的结构,并对不同的成分进行针对性的分析。 5.时间序列的描述性分析: 描述性分析包括计算时间序列的均值、中位数、方差、标准差、偏度、峰度等统计量,以及绘制时间序列图、自相关图、偏自相关图等图形,以直观地展示时间序列的...
时间序列分析中包含了许多复杂的数学公式,它们往往难以留存于记忆之中。为了更好地掌握这些内容,本文将整理并总结时间序列分析中的一些核心概念,如自协方差、自相关和平稳性等,并通过Python实现和图形化展示这些概念,使其更加直观易懂。希望通过这篇文章帮助大家更清楚地...
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。
时间序列分析的目标 给定一组时间序列数据,通常会要求回答一个或多个有关它的问题。时间序列数据出现的主要问题类型取决于数据的上下文以及收集数据的原因,下面给出一些常见的目标: 描述:描述时间序列的主要特征,例如:序列是递增还是递减;是否有季节性模式(例如,夏季...
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。
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。
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...