时间序列分析基本知识讲解(ppt 92页)

统计分析的数据
时间序列分析（time series analysis）
时间序列的定义
图1.1  某医科大学附属医院1980年~1999年逐月出院患者数
时间序列与随机过程
1.1 时间序列的分解
“加法式” 与 “乘法式”迭加
借助时间序列进行预测的依据
1.2  指数平滑法
典型案例
指数平滑预测的通式
拟合过程
当前平滑结果与历史值的关系
指数平滑法实现预测的本质意义
权重系数的特点
平滑系数α的确定 —— 误差极小原则
拟合效果与预测效果
1.3 ARIMA模型
“时序”建模的三个阶段
时间序列的平稳性 ——严平稳
时间序列的平稳性 ——宽平稳
平稳性的判断
（1）数据图检验法
 （2）自相关、偏自相关函数检验法
 （3）特征根检验法
模型表达式
后移算子
差分
差分的应用目的
季节差分和的假设检验
样本自相关函数的求解
样本偏自相关函数的求解
样本偏自相关函数的一般求解
模型的参数估计
模型的诊断检验-平稳可逆性检验
模型的诊断检验-残差序列检验
模型的诊断检验-过拟合检验
残差序列的一揽子检验
时间序列的谱分析（spectral analysis）
窗宽的选择：
Nyquist采样定理
 “特征峰”的提示意义
白噪声
残差序列的白噪声检验
1.5 时间序列的分析报告（时域）
1.5 时间序列的分析报告（频域）
小   结

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