1樓：
時間序列建模基本步驟是：
①用觀測、調查、統計、抽樣等方法取得被觀測系統時間序列動態資料。
②根據動態資料作相關圖，進行相關分析，求自相關函式。相關圖能顯示出變化的趨勢和週期，並能發現跳點和拐點。跳點是指與其他資料不一致的觀測值。
如果跳點是正確的觀測值,在建模時應考慮進去,如果是反常現象，則應把跳點調整到期望值。拐點則是指時間序列從上升趨勢突然變為下降趨勢的點。如果存在拐點，則在建模時必須用不同的模型去分段擬合該時間序列，例如採用門限迴歸模型。
③辨識合適的隨機模型,進行曲線擬合,即用通用隨機模型去擬合時間序列的觀測資料。對於短的或簡單的時間序列，可用趨勢模型和季節模型加上誤差來進行擬合。對於平穩時間序列，可用通用arma模型（自迴歸滑動平均模型）及其特殊情況的自迴歸模型、滑動平均模型或組合-arma模型等來進行擬合。
當觀測值多於50個時一般都採用arma模型。對於非平穩時間序列則要先將觀測到的時間序列進行差分運算，化為平穩時間序列，再用適當模型去擬合這個差分序列。
應用時間序列分析有哪幾種方法？
2樓：王王王小六
時間序列分析常用的方法：趨勢擬合法和平滑法。
1、趨勢擬合法就是把時間作為自變數，相應的序列觀察值作為因變數，建立序列值隨時間變化的迴歸模型的方法。包括線性擬合和非線性擬合。
線性擬合的使用場合為長期趨勢呈現出線形特徵的場合。引數估計方法為最小二乘估計。
非線性擬合的使用場合為長期趨勢呈現出非線形特徵的場合。其引數估計的思想是把能轉換成線性模型的都轉換成線性模型，用線性最小二乘法進行引數估計。實在不能轉換成線性的，就用迭代法進行引數估計。
2、平滑法是進行趨勢分析和**時常用的一種方法。它是利用修勻技術，削弱短期隨機波動對序列的影響，使序列平滑化，從而顯示出長期趨勢變化的規律 。
擴充套件資料
時間序列分析的主要用途：
1、系統描述
根據對系統進行觀測得到的時間序列資料，用曲線擬合方法對系統進行客觀的描述。
2、系統分析
當觀測值取自兩個以上變數時，可用一個時間序列中的變化去說明另一個時間序列中的變化，從而深入瞭解給定時間序列產生的機理。
3、**未來
一般用arma模型擬合時間序列，**該時間序列未來值。
4、決策和控制
根據時間序列模型可調整輸入變數使系統發展過程保持在目標值上，即**到過程要偏離目標時便可進行必要的控制。
3樓：過去的日子
時間序列分析(time series analysis)是一種動態
資料處理的統計方法。該方法基於隨機過程理論和數理統計學方法，研究隨機資料序列所遵從的統計規律，以用於解決實際問題。
簡介它包括一般統計分析(如自相關分析，譜分析等),統計模型的建立與推斷，以及關於時間序列的最優**、控制與濾波等內容。經典的統計分析都假定資料序列具有獨立性，而時間序列分析則側重研究資料序列的互相依賴關係。後者實際上是對離散指標的隨機過程的統計分析，所以又可看作是隨機過程統計的一個組成部分。
例如，記錄了某地區第一個月，第二個月，……，第n個月的降雨量，利用時間序列分析方法，可以對未來各月的雨量進行預報。
隨著計算機的相關軟體的開發，數學知識不再是空談理論，時間序列分析主要是建立在數理統計等知識之上，應用相關數理知識在相關方面的應用等。
組成要素
一個時間序列通常由4種要素組成：趨勢、季節變動、迴圈波動和不規則波動。
趨勢：是時間序列在長時期內呈現出來的持續向上或持續向下的變動。
季節變動：是時間序列在一年內重複出現的週期性波動。它是諸如氣候條件、生產條件、節假日或人們的風俗習慣等各種因素影響的結果。
迴圈波動：是時間序列呈現出得非固定長度的週期性變動。迴圈波動的週期可能會持續一段時間，但與趨勢不同，它不是朝著單一方向的持續變動，而是漲落相同的交替波動。
不規則波動：是時間序列中除去趨勢、季節變動和週期波動之後的隨機波動。不規則波動通常總是夾雜在時間序列中，致使時間序列產生一種波浪形或**式的變動。
只含有隨機波動的序列也稱為平穩序列。
基本步驟
時間序列建模基本步驟是：
①用觀測、調查、統計、抽樣等方法取得被觀測系統時間序列動態資料。
②根據動態資料作相關圖，進行相關分析，求自相關函式。相關圖能顯示出變化的趨勢和週期，並能發現跳點和拐點。跳點是指與其他資料不一致的觀測值。
如果跳點是正確的觀測值,在建模時應考慮進去,如果是反常現象，則應把跳點調整到期望值。拐點則是指時間序列從上升趨勢突然變為下降趨勢的點。如果存在拐點，則在建模時必須用不同的模型去分段擬合該時間序列，例如採用門限迴歸模型。
③辨識合適的隨機模型,進行曲線擬合,即用通用隨機模型去擬合時間序列的觀測資料。對於短的或簡單的時間序列，可用趨勢模型和季節模型加上誤差來進行擬合。對於平穩時間序列，可用通用arma模型（自迴歸滑動平均模型）及其特殊情況的自迴歸模型、滑動平均模型或組合-arma模型等來進行擬合。
當觀測值多於50個時一般都採用arma模型。對於非平穩時間序列則要先將觀測到的時間序列進行差分運算，化為平穩時間序列，再用適當模型去擬合這個差分序列。
主要用途
系統描述
根據對系統進行觀測得到的時間序列資料，用曲線擬合方法對系統進行客觀的描述。
系統分析
當觀測值取自兩個以上變數時，可用一個時間序列中的變化去說明另一個時間序列中的變化，從而深入瞭解給定時間序列產生的機理。
**未來
一般用arma模型擬合時間序列，**該時間序列未來值。
決策和控制
根據時間序列模型可調整輸入變數使系統發展過程保持在目標值上，即**到過程要偏離目標時便可進行必要的控制。
4樓：匿名使用者
方法很多的
第一章 時間序列分析概論 第二章 時間序列分析的基本概念 第三章 線性平穩時間序列分析 第四章 非平穩時間序列和季節序列模型 第五章 時間序列的模型識別 第六章 時間序列模型引數的統計推斷 第七章 平穩時間序列模型** 第八章 非平穩和季節時間序列模型分析方法 第九章 非線性時間序列模型 第十章 多元時間序列分析 第十一章 （超）高頻資料的建模與分析簡介
蘋果官網怎麼序列號查詢啟用時間，蘋果序列號查詢怎麼查不到啟用時間
怎麼檢視蘋果手機的序列號？可以在包裝盒 本機資訊以及使用itunes工具檢視iphone序列號資訊，檢視到iphone序列號後，先記錄下來，在下面的下面的iphone啟用時間查詢中，需要用到。蘋果手機是從啟用日起，開始保修時間為一年，因此減去一年的時間就是蘋果手機啟用時間，另外還有由於時差或伺服器驗...
簡述時間序列的構成要素
構成要素 長期趨勢，季節變動，迴圈變動，不規則變動。長期趨勢 t 現象在較長時期內受某種根本性因素作用而形成的總的變動趨勢 季節變動 s 現象在一年內隨著季節的變化而發生的有規律的週期性變動 迴圈變動 c 現象以若干年為週期所呈現出的波浪起伏形態的有規律的變動 不規則變動 i 是一種無規律可循的變動...
酶的最適溫度與酶作用時間有關，作用時間長，則最適溫度高反之
酶的催化活性受溫度的影響很大 酶反應在低溫時進行較慢，隨著溫度升高而加快，當達到其最適溫度時，酶反應速度最快，以後又隨著溫度升高而減慢，以至完全停止反應 一種酶的最適溫度不是完全固定的，它與作用的時間長短有關，一般作用時間長，最適溫度低，而作用時間短，則最適溫度高 動物酶的最適溫度一般為35 40 ...