时间序列分析中文

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1、时间序列分析科技名词定义中文名称：时间序列分析英文名称：timeseriesanalysis定义：对沿一个方向演化形成的数据序列特征的统计分析。所属学科：地理学（一级学科）；数虽地理学（二级学科）本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布百科名片时间序列分析仃imeseriesanalysis）是一种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。目录简介参考基木步骤时间序列分析主要用途具体算法编常木段简介它包括一般统计分析（如H和关分析,谱分析等），统计模型的建立与推断，以及关于时间序

2、列的放优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统讣分析，所以乂可看作是随机过程统计的一个组成部分。例如，记录了某地区第一个月，第二个月，......，第N个月的降雨量，利用时间序列分析方法，可以对未來各月的雨量进行预报。编耕本段参考参考自：科学技术方法大辞典时间序列是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一，它的基木原理：一是承认爭物发展的延续性。应用过去数

3、据，就能推测爭物的发展趋势。二是考虑到爭物发展的随机性。任何事物发展都町能受偶然因索影响，为此要利用统计分析中加权平均法对丿力史数据进行处理。该方法简单易行，便于掌握，但准确性差，一般只适用于短期预测。时间序列预测一般反映三种实际变化规律:趋势变化、周期性变化、随机性变化。时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过Illi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Illi线拟合和参数估计方法（如非线性最小二乘法）进行。时间序列分析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

4、物病虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面。编耕木段基本步骤时间序列建模基木步骤是：①用观测、调査、统讣、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H和关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值，在建模时应考虑进去，如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模盘去分段拟合该时间序列,例如采用门限回归模型。③辨识介适的随机模熨，进行曲线拟介，即用

5、通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型利季节模型加上误差來进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARMA模型(自回归滑动平均模型)及英特殊悄况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列。编辑本段时间序列分析主要用途①系统描述。根据对系统进彳亍观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。②系统分析。当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中

6、的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。③预测未来。一般用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未來值。④决策和控制。根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在日标值上，即预测到过程要偏离日标时便可进行必婆的控制。编辑本段具体算法用随机过程理论和数理统计沖方法,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。由丁•在多数问题中，随机数据是依时间先后排成序列的，故称为时间序列。它包括一般统计分析(如自相关分析、谱分析等)，统计模型的建立与推断，以及关于随机序列的最优预测、控制和滤波等内容。经典的统计分析都假定数

7、据序列具有独立性，而时间序列分析则着重研究数据序列的相互依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。例如，用X⑴表示某地区第r个月的降雨量,{x(f),r=i,2,・・・}是一时间序列。对口，2,…，T,记录到逐月的降南量数据x(1),x(2),...»x(T).称为长度为丁的样木序列。依此即可使川时间序列分析方法，对未来各月的雨量x(T+/)(/=1J2t...)»行预报。时间序列分析在第二次世界大战前就己应用于经济预测。二次大战中和战后，在军事科学、空间科学和工业自动化等部门的应用更加广泛。就数学方法

8、而言，平稳随机序列(见平稳过程)的统计分析，在理论上的发展比较成熟