第14章时间序列分析——讨论时序数据.ppt

第14章时间序列分析–讨论时序数据.ppt * 14.5 季节指数法季节指数法是以市场季节性周期为特征，计算反映在时间序列资料（至少连续五期）上呈现明显的有规律的季节变动系数，进行预测的方法。两种方法：（1）不考虑长期趋势的影响，根据原序列按季或月平均法；（2）将原序列中的长期趋势及循环趋势剔除后，再进行测定，常用方法是移动平均趋势剔除法。 * 14.5.1 按季或月平均法若不考虑长期趋势的影响，按季或月平均法是测定现象季节变动的最简便的方法。具体步骤为：（1）计算历年同季或月的平均水平；（2）根据历年各季或月的数值总和，计算总的季或月的平均水平；（3）将同季或月的平均水平【第（1）步骤】与总的季或月的平均水平【第（2）

2017-05-02 约5.74千字 47页立即下载

第14章时间序列分析——讨论时序数据.ppt * 第14章时间序列分析 14.1 概述 14.2 简单的平均值预测 14.3 移动平均法 14.4 指数平滑法 14.5 季节指数法 14.6 趋势延伸法 * 14.3 移动平均法用平均值代表时间序列数据的一般水平，其思想没有体现重视近期数据的思路，而且只能简单预测，精度不高。移动平均法和指数平滑法即是在平均值预测法的基础上的改进，其特点是重视近期数据，追逐新趋势变化的能力很强。 * * 一次移动平均值需要说明的是，一次移动平均值只能对没有趋势的时间序列进行简单预测，对有趋势的时间序列根本不能直接用它来预测。 * 例14-4 第3列第6列 * 预测模型第3列、第6列都代表原始

2017-06-03 约2.68千字 26页立即下载

数据库中的时间序列分析与时序数据.pdf 数据库中的时间序列分析与时序数据 时间序列分析在数据库中的应用 时间序列是一组按照行进先后顺序排列的数据点，它们是按照特定的时间间隔收集或记录的。时间序列数据常常涉及到时间维度的变化和趋势，它们在许多领域中都有广泛的应用，如金融、经济、气候、销售等。在数据库中，时间序列数据的分析和处理对于了解数据的演化和趋势，进行预测和决策都至关重要。本文将介绍数据库中的时间序列分析和时序数据处理的相关技术和应用。一、时间序列数据的处理与分析方法 1.数据预处理 时间序列数据预处理是一个关键的步骤，它包括数据的清洗、平滑、采样和插值等操作。首先，需要对数据进行清洗，去除异常值和缺失值。然后，

2024-12-31 约1.85千字 4页立即下载

预测与决策教程（第2版）课件：时间序列与时序分析.pptx 确定型时间序列预测方法;3.1时间序列与时序分析概述;3.1时间序列与时序分析概述;4、确定型时间序列预测方法概述;实例1黄金价格四十年走势（长期趋势）;实例2西安市天然气供气量（季节变动）;实例3美国GDP增长率变化趋势(循环变动);类型1不含趋势和季节性;分析方法非平稳的时间序列平稳化，转换为平稳随机序列对于平稳随机序列，建立“模型库”，进一步进行模型识别、参数估计、检验、预测。模型库中包括有：AR(p),MA(q),ARMA(p,q)等等。 ;平稳随机序列;非平稳随机序列;3.1时间序列与时序分析概述;背景案例;

2025-05-07 约小于1千字 14页立即下载

时间序列数据描述与分析.ppt 1．甲产品报告期产量与基期产量的比值是110%，这是（?????）?????? A.综合指数??B.总指数??C．个体指数???D.平均数指数????? 3．某企业总成本报告期比基期增长30%，产量增长20%，则单位成本增长（）????A.10%??B.8.33%??C.50%??D.80%???? 4．某企业产品物价上涨，销售额持平，则销售量指数（?）?????? ?A.增长???B.下降????C.不变????D.不能确定????? 5．我国股票价格指数采用的计算方法是（????????）。????? A.平均指数????B.综合指数????C．固定权数平均指数????D.实际权数平均指数

2015-11-30 约9.5千字 73页立即下载

数据分析软件：R语言二次开发_（14）.时间序列分析与预测.docx PAGE1 PAGE1 时间序列分析与预测在数据分析领域，时间序列分析是一个非常重要的分支，它涉及对随时间变化的数据进行建模和预测。时间序列数据的特点是数据点按时间顺序排列，通常具有时间依赖性和周期性。R语言提供了丰富的工具和包来处理时间序列数据，如forecast、tseries、zoo等。本节将详细介绍时间序列分析的基本原理和常用方法，并通过具体例子演示如何在R语言中进行时间序列的分析和预测。 时间序列的基本概念 时间序列数据是由按时间顺序排列的数据点组成，每个数据点对应一个时间点。时间序列数据可以是等间隔的（如每天、每月、每年），也可以是非等间隔的。时间序列分

2025-05-04 约1.3万字 22页立即下载

spark时间序列数据分析.pdf Time Observation 4/10/1990 23:54:12 4.5 4/10/1990 23:54:13 5.5 4/10/1990 23:54:14 6.6 4/

2017-09-19 约6.12千字 40页立即下载

第8章服装销售数据的时间序列分析.doc 目录第十章服装销售数据的时间序列分析 第一节服装销售周期与波动分析一、 时间序列涵义二、服装销售数据趋势变化观察三、服装销售数据季节性、循环性波动观察四、 时间序列图观察第二节 时间序列预测-指数平滑法一、 时间序列预测的特点二、指数平滑法的含义三、指数平滑法的模型四、 SPSS的实现过程第三节 时间序列预测-直线趋势法一、 时间序列直线趋势的含义二、直线趋势预测模型三、 SPSS的实现过程第四节 时间序列预测-季节分解法一、销售数据四种波动形式的分解二、季节分解的思想三、季节分解过程四、季节分解的SPSS实现过程五、销售数据的预

2018-02-23 约1.51万字 16页立即下载

时间序列数据的基本回归分析.ppt 10.5 趋势和季节性描述有趋势的时间序列 很多经济时间序列都有随着时间而上升的共同趋势。忽略两个序列按相同或相反趋势延伸的事实，会导致如下错误结论：认为一个变量的变化由另一个变量的变化所致。在很多情况下，两个时间序列过程表现出相关性仅仅是因为，由于某些无法观测因素的作用，二者具有共同的时间趋势而已。线性时间趋势（linear time trend）：各期变化值相同指数趋势（exponential trend）：各期具有相同的平均增长率在回归分析中使用趋势变量仅因为每个变量都随着时间的推移而增

2016-03-28 约7.55千字 39页立即下载

时间序列数据描述与分析报告.ppt 1．甲产品报告期产量与基期产量的比值是110%，这是（?????）?????? A.综合指数??B.总指数??C．个体指数???D.平均数指数????? 3．某企业总成本报告期比基期增长30%，产量增长20%，则单位成本增长（）????A.10%??B.8.33%??C.50%??D.80%???? 4．某企业产品物价上涨，销售额持平，则销售量指数（?）?????? ?A.增长???B.下降????C.不变????D.不能确定????? 5．我国股票价格指数采用的计算方法是（????????）。????? A.平均指数????B.综合指数????C．固定权数平均指数????D.实际权数平均指数

2016-05-22 约9.5千字 74页立即下载

时间序列数据的基本回归分析.ppt 时间序列数据的基本回归分析第1页，共39页，星期日，2025年，2月5日10.1时间序列数据的性质我们应该怎样认识时间序列数据的随机性？回答：很明显，经济时间序列满足作为随机变量结果所要求的直观条件，这些变量的结果都无法事先预料到。（例如，我们今天不知道道琼斯工业指数在下一个交易日收盘时会是多少，我们也不知道加拿大下一年的年产出增长会是多少。）规范地，一个标有时间脚标的随机变量序列被称为一个随机过程（stochasticprocess）或时间序列过程（timeseriesprocess）。第2页，共39页，星期日，2025年，2月5日10.2时间序列回归模型的例子1、静态模型我们将有两个变量（

2025-05-03 约6.01千字 39页立即下载

时间序列数据分析与应用研究.pptx 时间序列数据分析与应用研究汇报人：XXX2025-X-X 目录1.时间序列数据分析概述 2.时间序列数据预处理 3.时间序列数据的可视化 4.时间序列建模方法 5.季节性时间序列分析 6.时间序列预测方法 7.时间序列分析在金融领域的应用 8.时间序列分析在其他领域的应用 01时间序列数据分析概述 时间序列数据的定义与特点定义概述时间序列数据是指按时间顺序排列的数据点集合，通常用于记录某一现象随时间变化的规律。例如，股票价格、气温记录、销售数据等。这类数据具有连续性和规律性，能够反映现象随时间的变化趋势。特点分析时间序列数据具有以下特点：首先，数据点之间具有时间上的连续性，即每个数据点都是前一

2025-05-09 约6.91千字 10页立即下载

基于时间序列分析的变形数据预测.pdf 8 铁道勘察 2009年第 1期文章编县：1672—7479(2009)01—0008—03 基于时间序列分析的变形数据预测吴江淮 (广州市城市规划勘测设计研究院，广东广州 510060) ForecastingforDeformationDataBased onAnalysison TimeAlignment

2017-05-10 约字 4页立即下载

太阳黑子数时间序列分析数据.doc Re:【求助】请问谁有太阳黑子数据只有1700-1987年的：1700? ? 5.01701? ?11.01702? ?16.01703? ?23.01704? ?36.01705? ?58.01706? ?29.01707? ?20.01708? ?10.01709? ? 8.01710? ? 3.01711? ? 0.01712? ? 0.01713? ? 2.01714? ?11.01715? ?27.01716? ?47.01717? ?63.01718? ?60.01719? ?39.01720? ?28.01721? ?26.017

2016-12-31 约3.83千字 9页立即下载

时序数据中频繁片段序列的挖掘.pdf

2018-08-05 约小于1千字 7页立即下载

第14章 时间序列分析——讨论时序数据.ppt

第14章时间序列分析——讨论时序数据.ppt